生成式人工智能正在改变行业,但其令人目眩的崛起也引发了重大的伦理问题。在潜在利益与伦理和监管影响之间取得平衡至关重要。
但是这不简单。在IBM商业价值研究所(IBM IBV)的研究中,80%的企业领导者认为AI可解释性、伦理、偏见或信任是生成式AI采用的主要障碍。 5 还有一半人说他们的组织缺乏治理和结构来管理生成式人工智能的伦理挑战。
面对这种不确定性和风险,许多首席执行官都在暂停行动。超过一半(56%)的人将生成式人工智能的主要投资推迟到他们明确人工智能标准和法规之前。 7 并且 72% 的高管表示他们的组织实际上会因为伦理问 题而放弃生成式人工智能的益处。
然而,有一条前进的道路——如果高管们拓宽他们的视野,将人工智能伦理视为一个机会。更好的是: 持续的研宄表明,投资人工智能伦理有潜力创造可量化的效益
为了解锁这种潜力,组织需要在评估人工智能伦理投资的投资回报率时采用新的视角。在本报告的第一部分,我们确定了三种适用于人工智能伦理的投资回报类型——换句话说,一个整体的人工智能伦理框架。在第二部分和第三部分,我们探索了两种不同但有价值的方法来论证当前的人工智能伦理投资。(我们计划在2025年进行更多研究,以更深入地探讨量化问题,从而在此基础上开展工作。)最后,我们提供了一份行动指南,用于在组织内部使整体人工智能伦理框架落地
我们还包含了来自人工智能伦理一线的五位高管的故事,作为 IBM IBV、Notre Dame—IBM 技术伦理实验室、IBM 人工智能伦理委员会和 IBM 隐私与负责任技术办公室之间持续合作项目的一部分。一些访谈是与牛津经济学合作进行的。
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