我從沒想到會花在星期六的捕獲AI治理框架上。但是，在看到飛行員AI工具吐出了偏見的結果後，我知道我們需要一個明確的計劃。本指南分解了您需要的部分：設定基調的值，捕獲風險的步驟，與法律相匹配的規則，顯示決策的方式以及培訓團隊的技巧。沒有行話。只是實際步驟，以使您的AI步入正軌。
關鍵要點
從共享的道德和價值守則開始，以指導您的AI治理框架建立偏見，隱私和安全性的支票，並經常審查它們將您的政策與當前規則相匹配，並在您去時與監管機構聊天記錄模型如何做出選擇並分享平淡的報告報告培訓所有人參與的每個人，並設置反饋循環以學習和改進AI治理框架的關鍵組成部分
AI治理框架對於確保以道德和有效的方式使用AI非常重要。這不只是避免問題；這是關於建立信任並確保人工智能對人有幫助而不是傷害。讓我們分解關鍵部分。
道德原則和價值觀
任何良好的AI治理框架的核心都是一系列堅實的道德原則。這些原則充當指南針，指導如何在組織中開發和使用AI。他們應該反映公司的核心價值觀，並與社會期望的一切保持一致。一些關鍵的道德考慮包括：
公平性和非歧視性：AI系統應公平地對待每個人，避免可能不利於某些群體的偏見。透明度和解釋性：應該了解AI系統的工作方式以及他們為何做出決定。問責制：需要對AI系統的行動和結果負責。
政策制定和整合
一旦您對道德原則進行了排序，就需要將其轉變為實際的政策和程序。這些政策應涵蓋從開發到部署和監視的整個AI生命週期。一些要考慮的領域包括：
數據治理：如何收集，存儲和用於訓練AI模型的數據。負責人的AI取決於良好的數據實踐。模型開發和驗證：設計，測試和驗證AI模型的標準，以最大程度地減少偏見並確保可靠性。部署和監視：推出AI系統，監視其性能以及響應出現的任何問題的過程。
通過制定明確的政策，組織可以確保AI始終如一地符合其道德標準。這也有助於最大程度地減少意外後果的風險。
監督組織結構
為了使AI治理工作，您需要在組織內部設置明確的角色和責任。這可能意味著建立AI道德委員會或任命AI倫理官員。您還需要跨職能團隊來管理AI治理的不同方面。關鍵角色可能包括：
AI道德官員/委員會：制定和維護AI治理框架，提供有關道德問題的指導，並監視合規性。數據治理團隊：確保AI系統中使用的數據的質量，完整性和安全性。風險管理是其中的關鍵部分。模型開發和驗證團隊：設計，測試和驗證AI模型，以確保可靠性並最大程度地減少偏見。
監視和執行過程
僅僅制定政策是不夠的。您還需要確保他們受到關注。這意味著設置監視和執行過程。這可能涉及：
定期審核AI系統以檢查是否符合政策。報告和解決道德問題的機制。培訓計劃，以教育員工有關AI道德和治理的知識。過程描述頻率負責方政策合規性審核審查AI系統遵守既定準則季刊AI倫理委員會事件報告員工報告道德問題的機制正在進行所有員工培訓價格有關人工智能道德與治理的教育計劃每年人力資源部門
通過積極監控和執行AI治理政策，組織可以儘早發現潛在的問題，並確保AI負責任地使用。
在AI治理中實施風險管理
AI很酷，但並非沒有問題。您不能只是在商業挑戰中投入人工智能並希望獲得最好的挑戰。您需要考慮風險以及如何處理它們。這就是風險管理的來源。穩定的風險管理策略是負責AI實施的關鍵。
識別和減輕算法偏差
算法偏見很重要。如果您的AI受到偏見數據的培訓，則將使這些偏見永存。這就像教孩子不好的習慣一樣– 以後很難打破。這是您需要做的：
數據審核：定期檢查您的培訓數據是否有失衡或偏斜的信息。將其視為春季清潔您的數據。偏置檢測工具：使用設計用於發現算法偏見的工具。有許多AI解決方案，您的研究也是如此。公平指標：實施指標以衡量不同群體之間的公平性。不要只是假設您的AI是公平的；證明它。
隱私和數據保護策略
AI通常依賴大量數據，並且許多數據是個人的。您需要保護人們的隱私。以下是：
匿名：從數據中刪除標識信息。確保它確實是匿名的，而不僅僅是表面上。數據最小化：僅收集您絕對需要的數據。較少的數據意味著較小的風險。合規性：與GDPR和CCPA等隱私法規保持最新狀態。無知不是藉口。
AI系統的安全措施
AI系統可能容易受到攻擊。黑客可以弄亂您的模型，竊取數據，甚至是出於惡意目的使用AI。您需要鎖定事情：
訪問控件：限制誰可以訪問和修改您的AI系統。並非每個人都需要王國的鑰匙。定期安全審核：檢查您的系統是否漏洞。將其視為您的AI的定期檢查。事件響應計劃：有一個計劃，以便何時出現問題。不要等到被黑客入侵以弄清楚該怎麼辦。
連續風險評估方法
風險管理不是一次性的事情。您需要不斷評估和更新風險管理策略。 AI景觀總是在變化，因此您需要跟上。以下是：
定期評測：安排您的AI系統和風險管理流程的定期審查。養成習慣。監視：密切關注您的AI系統以進行異常活動。早期檢測是關鍵。反饋循環：獲取利益相關者的反饋，並使用它來改善您的風險管理策略。聽聽使用您的AI的人。您甚至可以使用習慣挑戰使其成為常規。一致性和監管要求
很容易陷入AI的興奮之中，但是我們不能忘記少浮華但超級重要的東西：合規性和法規。這不只是避免罰款；這是關於建立公平，安全和值得信賴的人工智能。讓我們分解如何確保您的AI項目按規則播放。
解釋新興的AI法規
跟上AI法規就像試圖讀一本仍在寫的書一樣。情況正在快速變化，今天沒關係可能不是明天。關鍵是保持知情和積極主動。這意味著要定期檢查監管機構，參加行業活動的更新，甚至有一個專門的團隊或人員，他們的工作是跟踪這些變化。諮詢專門研究AI的法律專家也是一個好主意，以幫助您了解新規則的含義。他們可以幫助您將法律人士轉化為組織的可行步驟。例如，了解數據安全治理至關重要。
將標準整合到運營中
一旦知道規則，就必須實際將其付諸實踐。這不僅僅是編寫政策並將其粘在抽屜中。這是關於將合規編織到AI開發過程的結構中。這樣考慮：從數據收集到模型部署，每個階段都應具有內置的檢查和余額，以確保您滿足監管要求。這可能涉及：
使用已審查的標準化數據集。實施清晰的數據治理程序。對您的AI系統進行定期審核。
參與監管機構
不要等待監管機構來敲門。積極主動並與他們互動。這可能意味著參加公眾諮詢，參加行業研討會，甚至直接與監管機構接觸以要求澄清特定問題。與這些身體建立關係可以幫助您保持領先地位，並展示您對負責AI開發的承諾。另外，它使您有機會塑造對話，並倡導既有效又實用的政策。
審計和報告實踐
定期審核是必須的。將它們視為您的AI系統的檢查。它們可以幫助您在成為重大頭痛之前識別潛在的問題。審核應涵蓋從數據質量到模型績效再到道德考慮因素的所有內容。僅僅進行審核還不夠；您還需要一個系統來報告結果。這可能包括創建儀表板跟踪關鍵指標，為高級管理人員編寫定期報告，甚至公開發布您的發現以證明透明度。這是報告儀表板可能包括的簡單示例：
公制目標實際的地位偏差分數0.08綠色的數據準確性> 95％96％綠色的違反合規性00綠色的
通過採取這些步驟，您可以構建一個AI治理框架，該框架不僅滿足監管要求，還可以提高信任和透明度。
確保透明度和解釋性
透明度和解釋性對於建立對AI系統的信任非常重要。人們需要了解這些系統的工作原理以及為什麼他們做出的決定。沒有這種理解，很難相信AI是公平的，公正的，並且按預期工作。這就像信任不會解釋您的診斷的醫生一樣– 您不會，對嗎？
記錄決策工作流程
跟踪AI系統如何做出決策很重要。這意味著記錄進入的數據，系統採取的步驟和最終輸出。將其視為食譜– 您需要了解重新創建菜餚的所有成分和步驟。對於AI，此文檔有助於我們了解系統如何得出特定結論。在處理敏感數據或高風險決策時，這一點尤其重要。良好的文檔還可以使審核系統並確定潛在問題變得更加容易。這是結構化框架真正可以提供幫助的地方。
向利益相關者解釋模型行為
解釋AI模型如何對非數據科學家的人進行工作可能很棘手。僅僅說“這是一個神經網絡”是不夠的。您需要能夠以易於理解的方式來解釋模型的行為。這可能涉及使用可視化，簡化的解釋或實際示例。目的是確保利益相關者了解模型的優勢和局限性。例如，如果您使用AI模型來預測客戶流失，則應該能夠解釋為什麼該模型認為特定客戶可能會離開。
開放通信渠道
重要的是要有開放的溝通渠道，人們可以在其中提出問題並引起對AI系統的擔憂。這可能涉及設置專用的電子郵件地址，定期舉行會議或創建一個可以共享反饋的論壇。關鍵是要使人們輕鬆發表意見並獲得問題的答案。這也意味著關於如何使用AI系統及其目標是透明的。如果人們覺得自己陷入黑暗，那麼他們就不太可能信任該系統。這是如何構建反饋的示例：
定期調查以收集有關AI系統性能的反饋。專用電子郵件，以解決與AI相關的問題和疑慮。季度會議討論AI治理並解決利益相關者的反饋。
模型可解釋性的工具
有很多工具可以幫助您了解AI模型的工作方式。這些工具可以幫助您可視化模型的決策過程，確定重要功能並檢測潛在的偏見。例如，Shap值可以向您展示每個功能如何對模型的預測做出貢獻。其他工具可以幫助您可視化模型的內部工作或識別數據中的模式。使用這些工具可以更容易地向利益相關者解釋模型的行為並確定潛在的問題。模型可解釋性是建立信任和確保問責制的關鍵。
培養道德AI文化和培訓
很容易陷入AI的技術方面，但我們不能忘記人類元素。建立道德AI文化與建立AI本身一樣重要。這是為了確保每個參與人員都了解其工作的潛在影響，並致力於負責任地使用AI。這涉及培訓，教育和培養在每個階段優先考慮道德考慮的心態。
制定全面的培訓計劃
培訓不僅是一次性的事情；它需要持續並涵蓋一系列主題。我們需要確保每個人，從開發人員到業務領導者，都了解AI的道德意義。一個好的程序可能包括：
AI倫理和負責人AI的基礎知識。如何識別和減輕數據和算法中的偏差。了解隱私法規和數據保護策略。人工智能的現實案例研究出錯（對）。
將道德心態嵌入團隊中
僅僅了解道德是不夠的。人們需要關心它。這意味著創造一種文化，道德考慮是日常對話的一部分。一些方法可以做到這一點：
鼓勵關於道德困境的公開討論。認識並獎勵道德行為。為想要了解更多信息的員工提供資源和支持。確保有一個明確的報告道德問題的過程。
跨職能協作模型
AI開發不應在筒倉中發生。重要的是要將來自不同部門的人（數據科學家，工程師，法律，合規甚至營銷）召集在一起，以獲得全面的觀點。這有助於：
早期確定潛在的風險和意外後果。確保AI系統與業務目標和道德價值觀保持一致。促進對整個組織的AI治理的共識。
領導承諾和問責制
如果領導不加入，這一切都不適用。領導者需要擁護道德AI，並保持自己和他們的團隊負責。這意味著：
從倫理的重要性中闡述一個清晰的基調。投資於道德AI發展的培訓和資源。為與AI相關的決策建立明確的問責制。定期審查和更新AI治理框架，以確保其有效。重要的是要讓業務領導者參與這一過程。吸引利益相關者和建立信任
AI不是孤立的技術項目；它碰到了所有人。這意味著從各種各樣的人那裡獲得意見非常重要。這不只是避免問題；這是關於使AI實際上有幫助並被接受的AI。將其視為建造房屋– 您不僅會問建築師，對嗎？您也會與未來的居民交談。
利益相關者身份證明和映射
首先，弄清楚所有利益相關者是誰。顯而易見的是客戶和員工，但不要忘記監管機構，社區團體甚至競爭對手。根據他們的影響力和興趣水平將它們繪製出來。這可以幫助您優先考慮與誰互動以及如何互動。例如，金融機構可以優先考慮監管機構和高價值客戶。
透明的溝通策略
對AI的工作和原因保持開放。沒有人喜歡黑匣子。解釋AI的使用方式，而不是技術術語。共享數據源，所使用的算法以及潛在影響。如果出現問題，請掌握它，並解釋如何修復它。這建立了信任，並表明您沒有試圖隱藏任何東西。考慮以下這些溝通渠道：
AI項目的定期更新公共論壇以提出問題和答案專用網站部分解釋了AI治理
反饋循環和持續改進
為人們提供有關AI的反饋的方法。這可能是調查，焦點組，甚至只是一個簡單的電子郵件地址。使用此反饋來改善AI和治理框架。表明您正在聽並回應擔憂。這就像測試產品一樣– 您想在引起主要問題之前找到它們。這也有助於實施AI。
證明治理結果
表演，不要只是說。發布有關AI符合道德準則和監管要求的報告。分享有關AI如何幫助人們的成功故事。對任何失敗以及您從他們那裡學到的東西保持透明。這提供了切實的證據，表明治理框架正在起作用，並且您致力於負責AI。將其視為成績單– 它顯示了您的表現以及可以改進的地方。這是負責AI採用並獲得競爭優勢的關鍵。
＃＃ 結論
總結，制定AI治理計劃不僅是一個可以打勾的盒子。您設置了簡單的基本規則，負責人的名字，並密切關注系統的行為方式。小動作（例如分享工具如何做出選擇並檢查偏見）意味著在路上的驚喜更少。公開談論您的人工智能工作並邀請問題建立了與團隊和客戶的信任。隨著事情的變化，請保持最新計劃，隨著時間的流逝，人們會看到您認真對待AI，這確實很重要。
常見問題
什麼是AI治理？
AI治理是一組規則，角色和檢查，可幫助團隊以安全，公平和清晰的方式使用AI。
為什麼我們需要AI治理？
我們需要它阻止不公平的偏見並保護隱私。沒有它，AI可能會做出錯誤的決定並損害我們的聲譽。
誰應該參與AI治理？
人們的混合：領導者，數據專家，工程師，律師和道德官員。每個人都帶來不同的看法。
我們如何在AI中找到並解決偏見？
我們在不同組上測試AI模型並檢查結果。如果我們發現偏見，我們會更新數據或調整模型。
我們應該多久審查我們的AI政策？
至少每年一次。我們可能會更頻繁地審查法律是否改變或添加新的AI項目。
我們怎麼知道我們的AI治理在起作用？
我們跟踪關鍵措施，例如公平得分，隱私問題和團隊反饋。如果出現問題，我們會調整我們的計劃。
資訊來源：由0x資訊編譯自TECHANNOUNCER。版權歸作者Hector Craigson所有，未經許可，不得轉載