为什么忽视 AI 伦理是如此冒险的事情 – 以及如何正确地使用 AI

快速阅读: 《ZDNet》消息，Wipro FullStride云的CTO基兰·米纳桑德兰讨论了人工智能伦理和可持续性对企业的重要性，强调了道德AI的四大支柱，分析了AI对可持续发展目标的影响，并探讨了云技术在减少AI环境足迹和增强透明度方面的应用。

八十年前，1945年7月，MH Hasham Premji在印度马哈拉施特拉邦贾尔冈区阿马拉纳镇（位于博里河畔）创立了西方印度蔬菜制品有限公司。这家公司最初专注于烹饪油的生产。到了1970年代，公司转向信息技术行业，并更名为威普罗（Wipro）。多年来，它已发展成为印度最大的科技公司之一，业务覆盖167个国家，拥有近25万名员工，年收入超过100亿美元。公司由执行主席Rishad Premji（创始人的孙子）领导。

如今，威普罗自称是“领先的全球端到端IT转型、咨询和业务流程服务提供商”。在这次独家采访中，ZDNET与威普罗FullStride云的副总裁兼首席技术官基兰·米纳桑德兰进行了对话。

### 公司价值观

**ZDNET**：您如何定义道德人工智能，为什么这对当今的企业至关重要？

**基兰·米纳桑德兰**：道德人工智能不仅符合法律要求，还涵盖了我们在威普罗重视的价值观。我们所做的一切都基于四大支柱：个人层面的隐私和尊严、社会层面的公平、透明度和人类自主权，以及环境层面的价值观。第四大支柱是技术稳健性，包括法律合规性、安全性及技术稳健性。

**ZDNET**：为什么许多企业在人工智能伦理方面遇到困难，他们应该解决哪些关键风险？

**KM**：困难通常源于缺乏关于人工智能的共同语言。第一步是制定跨部门的战略，将技术团队以及法律和人力资源团队聚集在一起。人工智能具有变革性，需要企业的整体方法。其次，组织需要明确其核心原则。这不仅超越法律，还涵盖他们希望秉持的价值观。第三，他们可以根据预见的风险开发风险分类法，风险基于法律一致性、安全性以及对劳动力的影响。

### 人工智能的采用对企业可持续性目标的影响

**ZDNET**：人工智能的采用对企业可持续性目标有何积极和消极影响？

**KM**：人工智能的采用已经并且将继续对企业的可持续性目标产生重大影响。在积极方面，人工智能可以通过优化供应链和通过更精确地监测能源和碳消耗来改善资源管理，以及改进监管报告的数据收集过程来提高运营效率。例如，制造或物流公司将能利用人工智能优化运输路线，从而减少碳排放。

相反，快速开发和部署人工智能导致能源消耗和碳排放增加，以及数据中心冷却所需的大量用水。训练大型人工智能模型需要大量的计算能力，从而导致更大的碳足迹。

### 平衡创新与环境保护的责任

**ZDNET**：企业应如何平衡人工智能创新与环境保护的责任？

**KM**：首先，企业需要制定明确的政策、原则和指南，以实现人工智能的可持续使用。这为企业在人工智能创新方面的决策提供了基准，并使团队能够就采用的人工智能基础设施、模型和算法做出正确的选择。此外，企业需要建立系统，有效地跟踪、衡量和监控人工智能使用带来的环境影响，并要求其服务提供商这样做。

我们与客户合作评估当前的人工智能政策，与内部和外部利益相关者互动，并在培训和教育多个职能部门的员工之前，围绕人工智能和环境制定新的原则，以将思考融入日常流程。通过创造更多的透明度和问责制，公司可以在意识到其环境承诺的同时推动有意义的人工智能创新。

### 全球法规的演变

**ZDNET**：全球法规如何演变以应对伦理人工智能和可持续性问题？

**KM**：人工智能从未孤立存在。隐私、消费者保护、安全和人权立法都适用于人工智能。事实上，数据保护监管机构在保护个人免受人工智能危害方面发挥着关键作用。例如，在算法定价方面，消费者保护起着关键作用，反歧视立法可以支持算法歧视案件。

对于组织来说，了解现有立法如何适用于人工智能并提升员工如何将法律保护、隐私和安全嵌入人工智能采用的知识非常重要。除了现有的立法，一些针对人工智能的具体法律正在出台。在欧洲，欧盟人工智能法案规范了人工智能产品的市场化。产品越危险，就需要越多的控制措施。

在美国，各州正在针对人工智能立法，特别是在劳动管理方面，这可以说是人工智能部署最复杂的领域之一。

### 最大误解

**ZDNET**：关于人工智能伦理和可持续性的最大误解是什么？企业如何克服这些误解？

**KM**：最大的误解是认为将创新与责任结合起来具有挑战性。现实是，负责任的人工智能是解锁人工智能进步的关键，因为它提供了长期可持续的创新。最终，企业和消费者会选择他们信任的产品。因此，信任是人工智能部署的基础。将创新与信任结合在一起的公司将会获得竞争优势。

### Wipro FullStride云如何帮助企业将人工智能与ESG目标对齐？

**ZDNET**：Wipro FullStride云如何帮助企业将人工智能与ESG（环境、社会和治理）目标对齐？

**KM**：我们首先开发负责任的人工智能框架，确保人工智能模型内的公平性、透明度和问责制。我们还利用人工智能来跟踪和报告ESG指标，以及绿色人工智能计划，如测量和减少人工智能碳足迹的工具。在基础设施方面，我们与客户合作优化工作负载，并高效利用数据中心的能源。我们还在医疗保健、金融和制造业等特定行业中开发人工智能解决方案，以满足ESG目标。

### 云解决方案如何有效减少人工智能的环境足迹？

**ZDNET**：云解决方案如何有效减少人工智能的环境足迹？

**KM**：云解决方案可以通过使用可再生能源、优化冷却系统以及采用碳感知计算来支持节能数据中心。通过联邦学习和模型修剪等能耗较低的技术，也可以实现人工智能模型的优化。您可以借助无服务器和自动扩展解决方案更紧密地将资源与需求对齐，以避免过度配置。云供应商现在提供碳追踪和报告仪表盘，允许您测量和优化您的足迹。通过多云和边缘计算，您可以进一步减少数据移动并将人工智能处理更靠近数据源。

### 利用云基础设施将伦理考虑嵌入人工智能开发中

**ZDNET**：如何利用云基础设施将伦理考虑嵌入人工智能开发中？

**KM**：云基础设施提供了强大的工具，可以帮助将伦理考虑嵌入人工智能开发中。内置的人工智能伦理工具包可以通过识别训练数据和模型中的不平衡来支持偏差检测和公平性测试。云平台还提供多样性意识培训工具，以帮助确保数据集具有代表性和包容性，这对于开发负责任的人工智能系统至关重要。

您还可借助提供解释性和透明性功能的云上人工智能框架，更好地理解模型如何做出决策。通过差异隐私和加密处理等功能支持安全和隐私保护的人工智能开发，实现从数据采集到处理的全链条责任。云服务还可以通过自动化合规监控进一步支持伦理人工智能，助力确保遵循GDPR和CCPA等法规。还有用于模型漂移和幻觉检测的工具，便于持续监控模型表现并标记出随时间推移产生的不准确或不可靠的输出。

### 量化人工智能的可持续性影响

**ZDNET**：为什么一些组织难以量化人工智能的可持续性影响，云工具如何提供帮助？

**KM**：许多组织由于缺乏统一标准来量化环境影响，难以量化人工智能的可持续性影响。没有一个统一标准来量化环境影响，就很难评估进展或在不同项目间进行比较。基于云的工具可以通过提供可定制的仪表盘和模型解决这一难题，这些工具能够跟踪从开发到部署的人工智能生命周期中的碳排放。此外，实时监控也是一个挑战，因为与人工智能工作负载相关的能源消耗可能会显著波动。静态报告方法往往遗漏这些变化。云平台可以提供动态实时追踪工具，根据工作负载的变化进行调整，并提供更准确的能源使用情况视图。

跨云、本地和边缘环境的数据可见性碎片化使可持续性评估变得复杂。云原生解决方案可以从多个来源聚合数据到单一视图中，增强透明度和决策能力。一些人工智能的环境成本是隐藏的。这些成本不仅限于训练，还包括推理、存储和计算扩展。云工具可以通过分析端到端的使用模式揭示这些鲜为人知的影响。监管和合规方面的差距也增加了复杂性，特别是当ESG（环境、社会和治理）报告要求因地区而异时。云服务可以通过自动化区域特定的合规性跟踪管理这一点。最后，基于云的分析可以帮助在成本、模型性能和可持续性之间权衡取舍，提供支持更平衡、负责任的人工智能开发的见解。

### 提高人工智能的透明度和问责制

**ZDNET**：组织可以采取哪些具体步骤来提高人工智能的透明度和问责制？

**KM**：首先，培训员工负责任地使用人工智能。鼓励员工在一个安全的空间内部署人工智能并通过查询和审查它来进行操作。此外，建立涵盖业务方方面面的人工智能治理结构，从采购到人力资源、首席信息安全官和风险管理。

### 人工智能偏见的产生及其缓解

**ZDNET**：人工智能偏见是如何产生的，基于云的框架在缓解偏见方面扮演了什么角色？

**KM**：人工智能偏见可能来自多个来源，包括代表性不足或包含历史偏见的算法训练数据，以及人工标注数据集中存在的错误和不一致性。如果训练数据质量较差，人工智能决策可能会基于文化、公司或社会伦理框架而出现偏差，导致结果不一致。旧有的AI模型如果基于过时的假设和历史数据进行训练，可能会继续传播过去的偏见。人工智能还可能在处理多样化的方言、区域背景或文化细微差别时遇到困难。

基于云的框架可以通过监测遵守多经济、社会及人口群体的多样性验证来缓解这些问题，确保经过多经济、社会及人口群体验证来实现公平的人工智能模型开发。基于云的自适应训练过程还可以重新平衡数据集以防止权力动态偏见。

### 确保负责任的人工智能使用的治理策略

**ZDNET**：企业应实施哪些治理策略以确保负责任的人工智能使用？

**KM**：最重要的是要有治理框架。一些组织可能有独立的人工智能治理结构，而另一些组织（如我们）则将其嵌入现有的治理结构中。非常重要的是让整个组织参与进来。人工智能影响评估是从初始阶段部署人工智能时嵌入法律保护、隐私和稳健性的有用工具。

### 结论

对道德和可持续人工智能日益增长的关注是企业未来发展的关键。您的组织是否实施了任何框架或政策以确保负责任的人工智能开发？您是如何应对人工智能工作负载的环境影响的，是否正在使用任何基于云的工具来帮助测量或减少这种影响？您认为全球法规是否跟上了人工智能创新的步伐，还是公司不得不自行探索灰色地带？请在下方留言区告诉我们。

每天早上通过我们的《科技今日》新闻简报获取当天最重要的新闻。你可以在社交媒体上关注我的日常项目更新。一定要订阅我的每周更新通讯，并在Twitter/X上关注我 @DavidGewirtz，在Facebook上关注我 Facebook.com/DavidGewirtz，在Instagram上关注我 Instagram.com/DavidGewirtz，在Bluesky上关注我 @DavidGewirtz.com，以及在YouTube上关注我 YouTube.com/DavidGewirtzTV。

(以上内容均由Ai生成)