凯特·伍利
2023年将作为重要人工智能实验的一年而载入史册，但现在真正令人兴奋的事情开始了。我们看到人工智能的炒作已经成熟到更实质性的程度——技术被整合到企业的日常生活中，简化业务功能，自动化重复任务，以推动业务转型。
虽然大多数公司已经认识到人工智能的好处，但他们仍然对如何解决潜在的偏见、隐私侵犯和虚假信息存在合理的担忧。这些疑虑促使他们谨慎行事，同时也在寻求专家的指导，以应对人工智能的潜在风险。
这就是为什么在计划在整个企业中嵌入和扩展人工智能时，实施人工智能治理策略应该是第一步。公司必须首先确保他们的人工智能是值得信赖的、可持续的和可访问的。他们需要能够跟踪和监控他们的人工智能模型，解释正在使用的数据以及为什么它会做出某些决定，并在新规则和法规生效时进行调整。
值得信赖的人工智能需要坚实的基础
生成式人工智能对于许多公司和诸如可解释性、公平性、稳健性、透明度和隐私性等问题来说都是新的。这些都是人工智能创建和维护中的人为因素所带来的固有挑战，可能会使公司面临审计、罚款和声誉损害。
为了缓解这些挑战，组织需要建立一个人工智能治理基础，考虑以下三个必要因素:
1. 摆脱人工智能黑箱:模型透明度至关重要，因此公司需要在行为和绩效方面捕获所有输入(人力和其他)和输出，这将有助于提供信息和加速决策。现在，随着越来越多的人工智能模型变得可用，重要的是组织对数据具有完全的可见性，并有效地管理、监控和治理这些模型——无论是来自开源社区还是各种模型提供者。
2. 将合规性转化为优势:无论当地或全球法律多么复杂，遵守法规都是开展业务的筹码。有了适当的流程和技术，就有机会检查所有这些问题，同时在应对下一波监管浪潮时也有一个良好的开端。成功的方法将人工智能法规转化为自动执行的策略，并结合仪表板来跟踪策略和法规的遵从性。
3. 在风险成为问题之前保持领先:人工智能成功的关键是采取措施主动检测和减轻风险，包括监控公平性、偏见、漂移和围绕大型语言模型使用的指标。在这里，自动化是建立阈值和警报以扩展状态可见性和增强跨地域协作的关键。
对于一家公司来说，这是一个需要考虑的问题。这也是值得信赖的合作伙伴可以提供帮助的地方。无论是提供生成式人工智能服务产品，还是为客户销售和构建人工智能解决方案，这些合作伙伴已经帮助了许多公司踏上人工智能之旅，并在此过程中积累了深厚的专业知识，帮助客户建立人工智能治理战略。他们对正确的人工智能技术和技能的独特访问，加上将其用于跨行业大规模工作的实践经验，使他们成为宝贵的资源。
我们都对人工智能的潜力感到兴奋，但如果基础不正确，就很难对技术进行改造，以满足可解释性、公平性、稳健性、透明度和隐私性的基本要求。另一方面，一旦这个基础到位，企业将自信地加速使用这种改变游戏规则的技术来改变其业务的各个方面。
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这篇文章是由IBM和Insider Studios共同创作的。
