平衡伦理与创新：负责任人工智能的指导原则介绍
经验丰富的人工智能开发者Sarah发现自己陷入了道德的十字路口。一个算法可以最大化效率，但会损害隐私。另一个保护个人数据，但速度较慢。
如果你是Sarah，你会选择哪个算法？
这类决策每天都在做出。然而，我们很少停下来思考思维框架，以便做出最明智的决定。
AI治理框架的必要性
事实上，做出这样的决策需要的不仅仅是技术专业知识，而是需要一个平衡效率与伦理考虑的框架。这就是AI治理的作用所在，提供准则来协调性能和伦理之间的竞争性优先考虑。
AI治理的核心原则不仅仅是理论建构；它们是可以帮助像Sarah这样的专业人士做出明智决策的实用指南。
在接下来的几节中，我们将探讨AI治理的12个核心原则，说明它们如何在解决贯穿AI领域的复杂困境中起到重要作用。
1. 负责任
AI参与者应对AI系统的正常运行负责，而且应根据他们的角色、背景和艺术状况，尊重AI伦理和原则。
负责任意味着应建立机制来识别和减轻偏见、错误和意外后果，并确保法律和伦理责任明确定义并得到维护。
负责任旨在回答以下问题：谁应对AI系统做出的好坏决策负责？
2. 可审计性
AI系统应允许有兴趣的第三方通过信息披露来调查、了解和审查算法的行为，从而实现监测、检查或批评。
可审计性意味着AI系统必须以一种允许独立第三方检查、评估和验证其决策、数据和运行的方式进行设计和操作。
可审计性旨在回答以下问题：我们如何确保AI系统按照意图运行并遵守法律和伦理准则？
3. 可解释性
AI系统应该设计成我们能够评估导致AI系统决策的因素以及其整体行为、结果和影响的能力
可解释性意味着AI系统的内部机制和输入数据与决策之间的关系应该是可理解的。
可解释性旨在回答以下问题：影响AI系统决策的因素是什么，它们在决策过程中如何被利用？
4. 公平性
AI系统应设计成公平对待所有个人和群体，不歧视特定的群体。
公平意味着以公正、公正和公平的方式设计和运营AI系统，确保所做出的决策不因偏见、偏见或刻板印象而偏向一组而不是另一组。
公平旨在回答以下问题：AI系统如何设计成对所有个人和群体公平和公正？
5. 鲁棒性
AI系统应具有抵御篡改和操纵的能力，并能在不可预见的情况下可靠有效地运行
鲁棒性意味着AI系统应被构建成能够抵御篡改和操纵，确保它们即使在意外和具有挑战性的条件下仍然可靠有效地运作。
鲁棒性旨在回答以下问题：AI系统对于各种操作和环境变化和挑战有多大韧性？
6. 安全性
AI系统及其相关基础设施应具备抵御攻击的安全性，并能维护机密性、完整性和可用性
安全性意味着AI系统及其支持基础设施应充分防范各种形式的攻击，确保数据和系统的机密性、完整性和可用性。
安全性旨在回答以下问题：我们有多大能力保护系统和基础设施，以抵御攻击并确保机密性、完整性和可用性？
7. 安全
AI系统必须设计成安全的，不会对人类造成（身体）伤害。
安全性意味着AI系统应注重人类福祉的重要性，确保它们不会对个人造成风险或身体伤害。
安全性旨在回答以下问题：AI系统的安全性和风险如何？
8. 透明度
AI系统及其运营商应确保AI应用的过程、决策和影响对受影响方和利益相关方是清晰、可理解和可访问的。
透明度意味着在AI系统的设计、运营和决策过程中有着公开和清晰的信息共享。
透明度旨在回答以下问题：有没有清晰可访问的关于AI系统的信息对所有利益相关者都可用？
9. 可重复性
AI的结果应该是可重复的，其他人应该能够在相同的输入和条件下复制结果。
可重复性意味着在相同的数据和条件下可以一致地复制AI的决策和输出。
可重复性旨在回答以下问题：在相同条件下，能否复制AI系统的决策？
10. 人类自治和监督
AI系统应支持人类自主和决策能力；人类应有干预、监督和控制AI系统的能力。
人类自治和监督意味着AI不应削弱人类的自主权和决策能力，而人类应保持控制。
人类自治和监督旨在回答以下问题：人类在AI系统的决策中拥有多少控制权和干预能力？
11. 隐私与数据治理
AI系统应尊重隐私、数据保护和安全规范，确保个人数据得到最大程度的保护。
隐私与数据治理意味着个人数据受到保护，系统设计和运行方式应尊重个人隐私。
隐私与数据治理旨在回答以下问题：AI系统如何确保个人隐私和数据的保护？
12. 全面增长、可持续发展和福祉
AI系统应设计以促进普遍繁荣、公平和环境健康，确保造福于所有个人、社会和世代，并保护生态平衡。
全面增长、可持续发展和福祉意味着AI系统应设计和应用以造福于所有个人和社区，促进公平、可持续发展和整体福祉。
全面增长、可持续发展和福祉旨在回答以下问题：AI系统如何促进个人和社区的经济公平增长、环境可持续性和福祉？
应用AI治理原则
还记得Sarah吗？她是经验丰富的AI开发人员，需要在优先考虑效率或隐私的两个算法之间做选择。
如果Sarah了解AI治理的核心原则，她会选择保护用户隐私的算法，符合隐私与数据治理原则。
当然，这种情况下是一个明显的例子，核心AI治理原则之间通常不会冲突。在现实中，原则经常交叉和冲突。
AI治理原则之间的冲突不是缺陷，而是特色，促使我们不断审查、辩论和完善AI在我们社会中的作用。正是在这个动态空间中，原则与实践相结合，AI治理的真正价值才显现出来。
结论：原则的重要性
在AI的持续发展中，这12个核心AI治理原则作为基本要素，提供了方向和清晰性。它们有助于确保AI的发展和利用造福于所有人，促进创新，提高人类福祉，同时平衡伦理需求。
在接下来的文章中，我们将深入探讨每个核心原则，通过真实案例的生动呈现，评估不同组织如何遵循（或违反）核心人工智能治理原则。
希望您觉得这个基础篇具有洞察力。
干杯!
致谢和参考文献
*其他原则，如包容性、准确性、进步性和人本主义等，未包含在内，因为它们在各种来源中并未普遍建立。
感谢您与我一同走过“AI治理杂志”介绍。当我们深入探讨AI治理的领域时，我邀请您加入对话，挑战现状，倡导负责任的AI。为了全面了解，关注我以获取更多有见地的AI治理文章。保持好奇，保持知情。