在过去的几年里，人工智能已经从一个小众概念变成了一个固定的头条新闻。值得信赖的AI是多部纪录片、书籍和会议的主题。我们越是让人工智能成为一种期望和一种已知的商品，我们就越有可能将其变为现实。这使我们能够通过更易于访问的AI蓬勃发展。这是我们通过面向高级管理人员的Responsible AI Badge 认证计划的共同目标。同样，在我们的播客中，我们确定了所有组织都可以从中学习和受益的负责任人工智能的关键要素。
我们与学术界、组织和领先的思想家合作，了解负责任人工智能的最佳实践和流程。Cathy O’Neil就错误依赖AI的危害提出了见解，而Urban AI的创始人Renée Cummings就AI对我们公民权利的影响分享了想法。美国平等就业机会委员会 (EEOC) 专员分享了雇主在人力资源系统中构建、购买和使用AI的指南。众议员Don Beyer分享了他对人工智能的热情以及它为政策制定提供的机会。
实现AI治理的最佳实践
从这些和其他讨论中，我们确定了对实现AI治理至关重要的5大最佳实践：
1）建立人工智能原则
管理团队必须通过一套既定的AI原则保持一致，领导者必须会面并讨论AI的使用以及它如何与您的价值观保持一致。很多时候，技术属于IT团队。有了人工智能，我们必须重新设定这种方法——工作文化必须升级以适应新的工作模式。
2）建立负责任的人工智能治理框架
组织价值观和技术是相关联的，必须共同处理。管理层的议程应包括创新负责人如何分享他们如何在关键职能中开发和使用人工智能。人力资源负责人可以分享使用人工智能的地方。总法律顾问可以在危机新闻和诉讼中反思潜在责任。这些讨论应导致建立一个框架，以指导未来人工智能的使用和塑造人工智能文化。
越来越多的框架可以指导管理层的工作，包括BSA框架、GAO风险框架和NIST AI风险管理框架。EqualAI框架为负责任的AI治理提供了五个支柱，世界经济论坛为AI领导力制作了AI C-Suite工具包。
3) 实施您的治理框架
尽管设计一个计划来建立AI游戏计划的指导原则很重要，但这些步骤只有在实施时才会有效。要实施人工智能，需要采取几个重要步骤。
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指定联络点和支持团队
澄清最高管理层的责任将减少企业责任。组织必须确定谁将负责其AI治理，该主管将协调和处理内部和外部传入的AI问题和疑虑。他们将监督框架和支持系统的实施，对响应的准确性和及时性负责，并确保识别和应对新的挑战。为确保问责制，对指定团队成员的评估应包括对其角色的明确期望。支持负责任的AI实施的团队应尽可能多样化。这应该包括技术专家、工程师、伦理学家、设计师、律师、产品开发人员、销售人员和消费者关系主管。多样性使人工智能更安全，因为它设想了最广泛的风险。它还使它变得更好，因为它是为非常广泛的消费者群而设计的。
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传达测试程序的AI生命周期的各个阶段
组织必须建立良好的AI习惯。这包括在AI开发、部署和使用的各个阶段进行的例行测试，测试将取决于系统的类型及其风险级别。同样，鉴于人工智能的灵活性和适应性，测试也必须与之相适应，需要一份详尽的清单以确保一致性。广泛传播测试计划，使其在整个组织中得到遵守，组织最好知道计划和目标是明确的，潜在的问题正在被测试和解决。这会加强您对AI文化的发展，这种文化支持并传达信任和责任。
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在每个阶段完成时记录相关发现
为了促进一致性、问责制和透明度，组织应记录调查结果，例如AI系统中使用的培训数据的来源和差距。文档应包括 AI 系统可能具有不同成功率的代表性不足或过多的人群。这将引起那些在后期阶段测试差距和危害的人以及人工智能系统的下游用户的注意。这种做法类似于遵守营养标签和配料表，例如AI模型卡，它记录了数据集的内容和人员。
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为负责任的AI治理实施例行审计
我们可能不喜欢它们，但我们会定期去看牙医。同样，公司应该为例行审计建立节奏和流程，其中人工智能系统通过假设案例进行查询。有越来越多的外部专家和资源可以提供帮助。根据AI招聘法案和算法责任法案，这可能很快就会被要求。此外，此审计建立的记录可能会在未来监管机构提起诉讼或查询时提供帮助。
4）培训
提供AI道德课程，以一致的方式解释整个组织的原则和义务。还可以选择让高级管理人员参加Responsible AI Badge 认证计划，该计划侧重于实施最佳实践。
5) 问卷
使过程简单、常规和强制性。当团队计划设计和/或推出支持 AI 的产品时，可以使用基本问卷。如果分数不足，可以将问题提交给人工智能伦理委员会进行故障排除。这样的委员会可以由具有人工智能技术知识的各种专家组成。
我们知道偏见会渗透到AI产品生命周期中，并且它会不断学习新模式。组织必须专注于强大的工具来学习模式并提供建议以保持在AI的领先地位。通过实施深思熟虑的框架和其他提议的措施来分享这种理解，将使高管能够建立规则和安全协议。
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