人工智能正在变革我们的工作方式、商业模式、创新、消费、沟通乃至社交方式。
然而，人工智能的快速普及引发了关于信任的根本性担忧，这可能决定该技术能否被广泛采用。
监管、透明度和伦理框架对于确保人工智能被负责任地使用至关重要。
人工智能（AI）正在重新定义人与技术之间的关系。它正在影响我们感知、消费和与信息互动的方式。它正在重塑我们的工作方式、商业模式、创新和沟通方式。因此，人工智能很可能在未来数十年内持续处于全球讨论的前沿。
然而，其日益增长的影响力带来了更深层次的担忧，这些担忧可能决定该技术的成败，尤其是：我们能否信任它？
根据凯捷研究院于2023年6月发布的一项研究，73%的消费者表示信任生成式人工智能创作的内容；其中53%的人信任其用于财务规划，67%的人信任其用于医疗诊断和建议，66%的人信任其用于个人关系或人生与职业规划。
此外，尽管存在网络攻击和深度伪造的可能性，消费者对相关风险的认知仍然较低：近一半（49%）的消费者并不担心生成式人工智能被用于制造虚假新闻，只有34%的消费者担心网络钓鱼攻击。
与此同时，70%的组织目前在生成式人工智能创新方面处于“探索模式”。它们这样做是有道理的，因为在受控的B2B环境中部署人工智能的机遇和优势是显而易见的，例如使用人工智能驱动的智能运输和仓储运营：IDC最近的一项调查发现，企业领导者每在人工智能上投资1美元，平均可获得3.5美元的惊人回报。
消费者对人工智能的信任水平既令人鼓舞又令人担忧。令人鼓舞是因为，只有当输出结果可信时，人工智能平台才能充分发挥其潜力。令人担忧是因为，人工智能，尤其是生成式人工智能，有可能被用于不道德的目的，可能泄露数据，是重要的碳排放源，并且已知会“幻觉”般地产生错误结果。
considering these concerns，需要牢记：大型语言模型（LLM）可能谈论因果关系，但它们并不具备因果性；它们是统计性的，建立在输入模型的文本数据量之上。数据质量决定其准确性；若数据质量低下，大型语言模型可能生成与事实不符的信息；若数据在未经许可的情况下被获取，则可能造成声誉损害或侵犯版权。
尽管人工智能并非新技术，但ChatGPT的推出在2022年末引发了其“iPhone时刻”。与iPhone一样，其背后的技术只会越来越好，然而对人工智能的信任不容轻视，也不能想当然。早期采用者可能对风险的容忍度较高，但热情可能迅速消退。为了维持并建立对负责任人工智能的信任，政策制定者、创新者和企业必须建立强有力的控制机制。
世界经济论坛如何为人工智能制定保障措施？
人工智能卓越中心汇聚各行业领袖，共同理解人工智能的快速演进及其对经济和社会的影响。它支持就人工智能应用相关的机遇、风险和权衡进行知情对话。
通过可信赖的交流空间和合作倡议，该中心使合作伙伴能够建立共同理解，并携手推进负责任的人工智能创新与应用方法。
人工智能成功的关键基础
人工智能的全球潜力依赖于高质量数据的自由流动。然而，世界各地在隐私、政府访问、安全、有害内容和知识产权等方面的数据政策存在分歧，这对社会、消费者和政府在信息管理、确保数据安全、保护消费者权利以及维护民主价值观方面构成了严峻挑战。
以数字健康为例，挑战体现在对互操作性和治理的需求上：需要在访问与强有力的隐私保护措施之间取得平衡，以增强信任并释放创新潜力，从而从预防到治疗全面改善患者预后。
归根结底，数据具有价值，组织有责任保护自身数据及客户数据。正如我们已经看到的，人工智能的无序使用可能导致数据意外地被公众获取。
鉴于人工智能的复杂性，欧盟《人工智能法案》（提议于2021年，并刚刚获得批准）已引发了关于这项技术用途和风险的首次大规模公开辩论。其具体技术应用在未来几周内可能仍会发生变化，但无论如何，通过将人工智能系统划分为不同风险类型并要求数据来源透明，它可以为人工智能的负责任使用奠定基础。
鉴于任何监管的实施都可能需要时间，企业和技术合作伙伴在提供教育以及实施保障措施方面发挥着重要作用，以应对实践中对生成式人工智能伦理和滥用问题的担忧。
2019年，凯捷发布了其《人工智能伦理准则》，旨在指导组织，确保人工智能始终以可信框架下能带来明确效益的方式被采用。该准则包含七项核心原则：
确保影响范围明确界定：设计以造福人类的人工智能，明确界定解决方案将为谁带来何种成果的目的。人工智能的目的需要让所有利益相关方都清楚明了。
确保可持续性：开发旨在造福环境以及生态系统中所有当前和未来成员（包括人类与非人类）的人工智能，并应对二氧化碳排放、改善健康和可持续粮食生产等紧迫挑战。通过精简数据管理和人工智能保障措施，将人工智能系统自身的碳足迹降至最低，涵盖人工智能模型的训练与使用
确保公平性：由多元化团队利用可靠数据开发人工智能，以实现无偏见的结果，并纳入所有个人和人口群体。持续使用自动化工具检测算法中的偏见。
确保透明性和可解释性：人工智能的结果应在适当情况下可被理解、追溯和审计。
确保可控性并明确问责：使人类能够做出更知情的选择，并保留最终决定权。
确保稳健性和安全性：始终确保存在人类参与环节，并在需要时包括备用方案。
尊重隐私和数据保护：从设计阶段开始考虑数据隐私与安全，确保数据使用安全并符合隐私法规的合法要求。
这些人工智能原则旨在营造一种极具责任感且以人为本的人工智能文化。生成式人工智能带来了一系列新的风险，例如知识产权丧失或错误信息传播，同时也带来新的挑战，这再次强调了组织执行其伦理准则的必要性。人类伦理价值观绝不应因人工智能技术的使用方式而受到削弱，所有企业都负有建立负责任人工智能信任的根本责任。在缺乏适当监管的情况下，采取“观望”态度是不可行的。
各项要素将如何展开，时间会给出答案。可以肯定的是，人工智能技术已是当今现实的一部分，并将持续塑造我们所生活的世界。如果组织要释放人工智能加速创新的巨大潜力，现在正是携手合作、奠定必要基础的时候，这些基础将有助于在这项变革性技术上建立持久的信任。
