建立有效的 AI 治理策略

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随着 AI 在行业中的使用越来越普遍，变得像电力和饮用水一样普遍，围绕新技术的讨论开始从如何实施 AI 转向如何负责任地实施。 AI 与我们用于构建产品的其他软件技术有何不同，是否需要新的法规和合规框架？

这种对话尚未促使大多数组织采取行动。在 Wakefield Research 和 Juniper Networks 最近进行的一项调查中，63% 的企业表示他们至少接近实现其 AI 采用目标，但只有 9% 的企业拥有完全成熟的治理政策。

任何使用或开发人工智能技术的组织都应该开始更多地关注他们的人工智能治理实践。否则，他们可能会被正在制定的 AI 立法打个措手不及，同时由于 AI 发展不佳而将他们的业务和客户置于风险之中。

每项新技术都会引发有关正确使用和治理的新问题，AI 也不例外。然而，由于 AI 解决方案旨在执行与人类领域专家同等的任务，因此通常需要人类认知推理的任务的良好治理可能特别具有挑战性。

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例如，可以相信自动驾驶汽车中的 AI 可以在没有人为干预的情况下做出瞬间决策，这对汽车内外人们的生活具有重大影响。确定 AI 应该和不应该如何使用，以及哪些保护措施可以保护用户、观众和制造商是与以往治理类型根本不同的重要问题。

企业领导者、客户和监管机构也开始询问有关组织如何使用 AI 和数据的问题，从它的开发方式到它的管理方式。如果人工智能根据数据做出决策，你怎么知道模型是否是用训练者有权使用的数据训练的？我怎么知道这些数据的用途？

政府领导人已经开始关注监管。欧盟拟议的人工智能法将对企业如何以及应该如何使用人工智能产生深远影响。甚至美国也开始发布人工智能使用指南。 10 月初，白宫科技政策办公室发布了期待已久的“人工智能权利法案蓝图”。这些是公司在开发和部署 AI 系统时可以使用的指南。尽管这些还不是真正的强制要求，但公司应该为这种变化做好准备。

各种组织都必须以与采用相同的速度优先治理，以保护他们的业务、技术和客户。

公司需要开发一个治理结构，旨在...