安妮特·奥尔马克，L&英国特许信息技术协会BCS主任
生成式人工智能为企业提供了无限的创新和提高效率的机会. 在更大的范围内, 它有望帮助发展经济，甚至解决气候变化等全球危机.
但与大多数新兴技术一样，人工智能也有其自身的一系列风险. 利益相关者要求与他们合作的人遵守道德规范, 出错的代价是高昂的.
作为IT专业人士, 考虑我们决策的影响是我们的责任，这样我们才能在保证每个人安全的同时收获人工智能的回报.
与人工智能合作的风险是什么?
人工智能带来了一系列可能伤害个人和组织的威胁. 这些包括:
• 失去人类对决策的控制
• 环境破坏
• 强化偏见和不平等
• 裁员
• 安全风险
• 欺骗，如欺诈和深度伪造
• 对人权的负面影响
• 侵犯知识产权
• 缺乏可访问性
让我们更详细地探讨其中的几个.
不平等:
如果人工智能系统是在有偏见的数据集上训练的，它们可能会延续甚至放大这些偏见. 想象一下，一个人工智能应用程序使用历史数据来为招聘决策提供信息. 如果数据中包含影响之前招聘的偏见, 人工智能将利用这些来指导未来的决策, 可能导致歧视. 这项技术甚至可能夸大它发现的偏见，加剧组织内部的不平等.
环境影响:
开发和运行人工智能系统需要强大的计算能力和能源密集型数据中心. 这些系统变得越大，越复杂, 他们需要的能源越多，排放的碳就越多.
管理AI的风险:
一些人呼吁暂停人工智能的开发，以避免面临这些风险. 但是在BCS, 我们相信有更好的方法来减轻它们，这样每个人都可以安全地从人工智能中受益. 我们有信心, 有了正确的专业标准, 这项技术可以让我们的生活变得更好.
在最近的调查中, 88%的会员表示，英国应该在人工智能的道德标准方面发挥国际领先作用, 十分之八的人认为组织应该就其使用人工智能发布道德政策. 虽然我们还有很长的路要走，但我们现在可以采取很多措施.
人工智能是正确的解决方案吗?
虽然似乎每个人都在使用人工智能来取得成功, 这并不适用于每个项目或组织. 在决定是否使用它来开发新的解决方案时，请遵循以下建议:
• 清楚地定义你要解决的问题.
• 确保项目符合您更广泛的战略和价值观.
• 分析影响决策的外部因素.
• 检查工程是否符合相关规定.
• 收集准确和全面的项目需求.
• 建立可靠的数据源.
• 确保您的计算基础设施足够.
• 检查你是否具备交付项目的技术专长.
道德地使用人工智能
一旦你决定使用AI来推动你的下一个项目, 在设计和开发过程的每个阶段建立道德规范.
管理数据:
使用风险评估之类的工具, 安全标准, 审计, 以及数据治理，负责地管理您的数据.
训练人工智能:
确保您信任用于训练AI模型的数据，并根据您想要实现的目标选择正确的训练方法和算法.
测试人工智能:
测试人员应该彻底理解他们正在评估的内容, 需要注意的挑战, 以及如何使测试符合道德原则.
人工智能:
一旦系统运行, 主动监控和维护它，以确保它继续安全运行，并按照您的预期方式.
可持续性:
考虑影响人工智能对环境影响的因素，包括:
• 数据中心效率
• 您的供应链
• 算法的选择
• Low-code /没有代码编程
• 有效的环境影响报告
学徒制能解决这个问题吗?
为了做好这一切，人工智能必须由有能力、有道德、负责任的专业人士管理. 值得庆幸的是, 学徒制可以帮助你实现这一点, 这是培养新成员和现有团队成员的绝佳方式.
而数字学徒则遵循国家认可的标准, 它们让你同时发展出组织特有的技能. They’re also extremely cost-effective for everyone involved; while you’ll receive government funding to train employees, 你的学徒将获得报酬来学习，而不是为昂贵的替代品付出代价.
BCS是一家领先的终点评估机构，提供25项数字学徒标准，包括人工智能数据专家(7级)。. 该项目支持学习者开发符合道德最佳实践的人工智能解决方案, 监管要求, 以及你自己的内在标准.
其他提升团队技能的方法:
学徒并不是唯一的选择, 还有很多其他方法可以让你的团队在道德上开发人工智能. 作为伦敦市长道德人工智能倡议的一部分，我们新的人工智能道德建设基础证书将于2024年初推出. 该项目将教授专业人士如何运用一套明确的道德原则来管理构建人工智能系统所带来的风险.
可持续发展与合乎道德的人工智能发展密切相关, 我们还制作了一系列绿色IT学习模块，帮助专业人士通过更明智地使用技术来减少碳排放.
希望让团队成员对AI有更广泛的了解? 我们还提供由12个小奖项组成的AI Foundation Pathway, 包括两个致力于伦理的人.
准备装备您的团队，以道德和可持续的方式开发人工智能? 现在就十大网博靠谱平台，找到一个适合你的方法.
谢谢你！ 安妮特!
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