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为什么监管和规则对于建立AI客户信任至关重要

时间:2021-09-23 17:00:46

宏观经济

导读:人工智能(AI)仍然是一个有争议的话题 它为组织和世界提供了巨大的机会来推动真正的变革。虽然人工智能的全部功能尚未实现,但我们应该谨慎行事 企业现在开始考......

人工智能(AI)仍然是一个有争议的话题

它为组织和世界提供了巨大的机会来推动真正的变革。虽然人工智能的全部功能尚未实现,但我们应该谨慎行事

企业现在开始考虑使用不同的智能技术来解决挑战,简化日常生活,以前所未有的方式创造效率。它的潜力似乎是无限的,这就是为什么我们还必须考虑它是如何影响社会的,以及围绕道德和风险的问题。

那么,组织如何让客户相信AI实施的品牌

透明度是关键

企业不能只部署人工智能技术就离开它。他们必须在部署时负责,并在整个生命周期内负责

如果一家企业不了解其算法是如何做出决策的,那么您可以让它为您的客户决定现实。虽然确定一个数学模型如何得出某个结论可能非常具有挑战性,特别是通过深度学习,但企业必须找到一种方法来解释人工智能决策背后的“原因”,并确保他们使用的数据集没有偏见

组织需要设置强大的障碍,以跟上并保持对模型的控制,因为它们在不断地自我学习和大规模发展。重要的是要对结果负责,确保人工智能产生预期的结果,并确保你拥有所有权。作为一家企业,当互动或决策的结果不道德或不公平时,你不希望被曝光。指责算法或数据是站不住脚的立场。企业不仅需要能够解释算法,还需要有一种方法来理解模型是如何随时间演变的,而不仅仅是一个没有人为干预的黑箱

透明度也是减少偏见的方法,特别是对于难以解释的模型。关键是首先向客户提供导致决策的数据视图。企业可以通过向客户提供驱动算法决策的因素以及如何分析输入的基本见解来提供这种视图

不要忽略这些数据

随着越来越多的人工智能用例在全球开发,对数据的需求只会增加,收集这些数据带来的风险在于潜在的干扰和歧视的可能性。算法可能根据模型过去的偏好和行为做出决定,除非您已经做了一些工作来防止。如果您没有使用正确的数据或所有数据,你可能会引入一种可能导致潜在歧视的偏见

即使是看似无害的偏见使用也应该受到怀疑和审查。当基于机器学习算法的输出采取行动时,最善意的公司应该进行尽职调查

最终,客户有权知道存储了多少数据,以及如何使用这些数据做出决策和建议。因此,企业不能只部署人工智能而不部署。他们必须在部署时负责,并在其整个生命周期内负责。企业始终需要确保他们真正适应正在发生的事情、为什么会发生以及算法结果对人们的影响。此外,他们需要确保不会无意中引入新的偏见。信息很明确:不要忽视数据,因为它可能导致严重后果

让GDPR放心

GDPR似乎为人工智能的实施制造了一个巨大的障碍,但这也是一个确保人工智能最大限度地保护相关个人隐私的机会。更多的数据不仅意味着在更多的地方收集数据,还意味着将其保存更长的时间。然而,GDPR条件规定,数据的保存时间不得超过确定用途所需的时间

如果人工智能被处理数据的公司所接受,GDPR最终将为人工智能建立公众信任。以隐私和安全为重点的人工智能的透明使用,将使对数据泄露和人工智能变得谨慎的普通公众更容易接受。数据隐私监管仍在不断发展,但GDPR将继续存在,并将在未来很长一段时间内成为监管AI的关键

AI的出现和成熟是法律团队从法律和伦理两方面考虑AI的一个巨大机会。组织的目标应该是定义最佳实践并创建行业领先的标准。一旦这些标准落实到位,其重要业务将遵守这些标准

法规还将进一步强化可解释和透明的人工智能。GDPR已经授权对所有高风险的自动化决策拥有“解释权”。这是迈向更道德的人工智能的第一个法律步骤之一。然而,组织不能停留在他们的荣誉上。他们应该带头并实施他们认为是工业的最佳实践,而不是仅仅等待立法来推动行动。

人工智能的潜力伴随着责任

这仅仅是人工智能功能的开始。然而,伴随着这一潜力,企业有巨大的责任以最道德和最公正的方式使用人工智能。幸运的是,我们的经济正在通过伙伴关系和法规逐步适应人工智能,以确保合理、道德地部署和使用人工智能驱动的应用程序。然而,使用人工智能的品牌必须参与更广泛的辩论,并帮助制定如何跨规管和规则处理这些主题,建立客户对技术的信任

只有带领每一位利益相关者,包括内部和外部的利益相关者,我们才能建立和创造一个值得信赖的人工智能体验

Olivier Jouve是Genesys的执行副总裁兼Genesys Cloud总经理。Genesys开创了服务体验的先河℠ 因此,任何规模的组织都可以大规模地提供真正的个性化,与同理心互动,培养客户信任和忠诚度。这是由Genesys Cloud启用的™, 一体式解决方案和 全球领先的公共云联络中心平台, 专为快速创新、可扩展性和灵活性而设计。

特色图片:©BrianAJackson

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