AI治理实践报告2024

AI治理实践报告2024 总结

核心观点

• AI治理实践报告2024 强调了AI技术带来的机遇与风险，指出随着AI技术的快速发展和应用，治理AI的重要性日益凸显。
• 报告指出，AI治理涵盖在设计、开发、部署和使用人工智能过程中整合的准则、法律、政策、流程、标准、框架、行业最佳实践和其他工具。
• 报告强调，组织需要积极应对AI治理的挑战，以确保AI的益处能够以安全、负责任的方式得以实现。

关键数据

• 报告中提到，全球人工智能私募投资在2021年达到约3840亿美元。
• 报告指出，近期快速发展的机器学习技术的突破已经永远改变了人工智能的格局。

研究结论

• 报告认为，AI治理的必要性在于AI技术的高风险和复杂性，以及其对个人和更广泛社会的潜在影响。
• 报告强调，AI治理需要采用基于风险的方法，并整合现有的治理结构和流程，以应对AI带来的各种风险。
• 报告指出，AI治理的挑战包括数据挑战、隐私与数据保护挑战、透明度、可解释性与可理解性挑战、偏见、歧视与公平性挑战、安全性与鲁棒性挑战、版权挑战等。
• 报告建议，组织可以通过采用AI治理框架、工具和最佳实践来应对这些挑战，并确保AI的负责任应用。

AI治理的挑战

• 数据挑战：包括数据质量、数据来源、数据管理等方面。
• 隐私与数据保护挑战：包括收集限制、数据质量、安全防护措施、个人权利等方面。
• 透明度、可解释性与可理解性挑战：包括黑盒问题、缺乏信任、开源人工智能、数字水印等方面。
• 偏见、歧视与公平性挑战：包括算法偏见、歧视性结果、自我强化的偏见等方面。
• 安全性与鲁棒性挑战：包括对抗性攻击、开源软件风险、规避攻击、模型提取等方面。
• 版权挑战：包括生成式AI模型的输入和输出、知识产权保护等方面。
• 第三方人工智能保证：包括评估、测试、验证、符合性评定、影响评估、AI/算法审计、认证等方面。

实施建议

• 组织应采用AI治理框架、工具和最佳实践来应对AI治理的挑战。
• 组织应建立AI治理链中的集体责任和集体商业责任，涵盖隐私、问责、合规等监督机制。
• 组织应将AI治理嵌入组织文化中，并确保AI的负责任应用。