实现负责任的人工智能治理的九项关键举措

人工智能（AI）正成为创新的驱动力，也是日益多极化世界中的竞争焦点。

各国政府正在规划不同的人工智能治理路径：欧盟、日本和韩国在建立监管框架；美国和中国在推行国家行动计划；而非洲联盟、巴西和埃及则在战略性地更新国家人工智能战略，使治理框架与愿景保持一致。

对于企业领袖而言，这一复杂而分裂的人工智能治理格局既是挑战，也是机遇。投资者、客户、合作伙伴和员工已不再满足于创新的承诺；他们期望人工智能系统有把握做到准确、可预测，并对社会有益。信任越来越成为人工智能创新的真正限制。因此，推动具有韧性、负责任的人工智能实践的能力，是区分能够激发信心的企业与落后企业的关键所在。

尽管企业对负责任的人工智能实践的认知不断提升，并且已有可衡量的收益，但研究发现，81%的企业在应用方面仍处于起步阶段。若不采取应对措施，这一治理缺口可能危及人工智能投资，并使企业和公众暴露于未减轻的风险之中。

过去两年中，在知识合作伙伴埃森哲的支持下，世界经济论坛人工智能治理联盟的“有韧性的人工智能治理和监管”工作组梳理了企业领袖在负责任的人工智能实践中面临的主要挑战，旨在提出可操作的战略以克服障碍。

一类挑战来自企业内部，可能包括：应对旧系统和安全框架、责任结构和协议界定不清、未经评估的第三方人工智能工具、企业内人工智能使用的影响力不足。另一类挑战则来自企业外部的生态系统，例如应对监管的碎片化和不稳定性、法律上的模糊因素、人工智能价值链中责任划分不清等问题。

随着人工智能的能力提升、在劳动力中的应用场景增多，建立公私合作伙伴关系的必要性日益凸显，以应对负责任的人工智能实践所面临的挑战。同时，不作为的风险也在上升。若不加以协调，不一致的负责任人工智能方法可能拖慢创新应用的步伐，并导致人类专长丧失、决策偏见以及社会危害等意外后果。

这些负面的外部因素突出了企业在国内以及跨司法管辖区推动负责任的人工智能实践的紧迫性。我们需要突破以合规为导向的行动，转向具有适应性、协作性的治理框架，在鼓励创新的同时保障社会安全。

为了应对企业在负责任的人工智能实践中所面临的内外部挑战，人工智能治理联盟牵头全球利益相关多方开展合作，发布了《推动负责任的人工智能创新手册》。

这一开创性的手册从三个维度提出了九项关键举措，帮助企业将理论原则付诸实践。同时，手册也强调了政府领袖在构建以公私合作伙伴关系和国际合作为基础的强大生态系统中的作用。

世界经济论坛人工智能卓越中心总负责人Cathy Li表示：“手册为公私合作绘制了一幅实用的路线图，使企业能够在不同业务背景和司法管辖区内推动负责任的人工智能实践。”

埃森哲首席负责任人工智能官Arnab Chakraborty表示，埃森哲“很自豪能够在这一倡议中成为论坛和联盟的知识合作伙伴。”

Chakraborty强调，手册“结合真实案例研究，为企业领袖提供了详尽的方法，以推动负责任的人工智能实践，释放人工智能的全部价值潜力。”

埃森哲首席企业和政府事务官Andrew Levy指出：“这些实用的见解确保政策制定者和监管者绘制一幅路线图，在生态系统层面促进有信心的人工智能创新和投资。”

人工智能治理联盟“有韧性的人工智能治理和监管”工作组的成员们也针对手册的影响及其对企业和司法管辖区的重要性发表了看法。

Cognizant首席负责任人工智能官Amir Banifatemi强调了手册对首席执行官们的实用价值：“通过落实负责任的人工智能并加以佐证，企业可以更快地扩大规模，满足跨境要求，并将信任转化为竞争优势。”

Ushahidi产品总监兼高层管理团队成员Daniel Duke Odongo指出：“该手册反映的最重要原则之一是透明度，透明度是信任的基础。”

西班牙圣巴布罗大学教授、OdiseIA主席Idoia Salazar强调，手册帮助“企业充分释放人工智能技术的潜能，并通过现实应用和可操作的框架使风险最小化。”

负责任的人工智能不仅是良好治理，也是全球竞争力的基石。《推动负责任的人工智能创新手册》绘制了一幅当下可用的路线图：企业将负责任的人工智能实践变得更加成熟，政府打造有利的治理环境，双方跨越边界，携手合作。

尽管手册提出的每一项举措都为企业和政府明确了协调措施和补充行动，但我们应当在更广泛的背景中考虑这些建议，包括学术界和民间社会等其他利益相关方主导的关键努力。抓住这一机遇的领袖将能够减少风险，并打造一个由人工智能驱动可持续创新和共享繁荣的未来。

本文作者：

Karla Yee Amezaga，世界经济论坛人工智能与数据治理倡议负责人

Rafi Lazerson，世界经济论坛人工智能治理联盟项目成员

Manal Siddiqui，世界经济论坛人工智能治理联盟项目成员

本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。

翻译：狄陈静

编辑：王灿