利用設(shè)計思維

埃森哲峽灣設(shè)計咨詢公司的董事總經(jīng)理Shelley Evenson表示，無論公司是在內(nèi)部創(chuàng)建人工智能還是購買商業(yè)工具，它們都應(yīng)該使用設(shè)計思維來打造解決方案，因為這有助于解決算法中可能存在的偏差。雖然使用天氣和社交媒體方面的征兆來預(yù)測銷量或產(chǎn)品需求的內(nèi)部應(yīng)用程序沒什么危害，至少沒有那些能對員工和客戶產(chǎn)生直接影響的征兆危害那么大，為設(shè)計技術(shù)的過程著想是一個很好的方法。

利用技術(shù)消除偏見

企業(yè)人工智能開發(fā)人員還必須接受培訓(xùn)，以測試和修復(fù)無意中將夾帶了偏見的系統(tǒng)，這些偏見使用戶或其他受影響的各方受到不公平的待遇。公司還可以利用各種工具來檢測數(shù)據(jù)變量與敏感變量（如年齡、性別或種族）相關(guān)聯(lián)的工具，以及評估和解釋機器學(xué)習(xí)算法是如何生成輸出結(jié)果的方法。例如，Srivistava表示公司可以將數(shù)字“面包屑”插入算法中，從而跟蹤決策過程。

對人工智能的使用保持透明

只要對人工智能的使用持公開透明的態(tài)度，公司就可以與利益相關(guān)者建立互信的關(guān)系。例如，Schatsky說，智能體應(yīng)該將自身當(dāng)成人類，不是偽裝成人類（如今很多聊天機器人仍在模仿人類）。公司還應(yīng)披露對客戶造成影響的自動決策系統(tǒng)的使用。在可能的情況下，公司應(yīng)該清楚地對這一切做出解釋：它們收集哪些數(shù)據(jù)，他們使用這些數(shù)據(jù)來干什么，以及這些用法會對客戶形成怎樣的影響？。

緩解員工對失業(yè)的焦慮

人工智能將在多大程度上引發(fā)失業(yè)或改變工作，這目前尚不清楚，但公司應(yīng)該開始對員工展開教育，讓他們知道自己的工作可能會發(fā)生怎樣的變化，并建議他們采取各種提升技能的方法，從而與時俱進。這包括對工人進行再培訓(xùn)，因為他們的所做的事情將被自動化——或給他們時間尋找新的工作。例如，由于機器人過程自動化（RPA）漸漸開始處理低級的任務(wù)，保險公司State Auto正在訓(xùn)練員工處理更復(fù)雜的理賠工作。

最重要的因素

Schatsky說，這一切都不容易，主要是因為人們沒有在某些情況下或與某些利益相關(guān)者就道德標(biāo)準(zhǔn)達成充分的共識。Schatsky說，無論采用何種方法，企業(yè)要采取行動而不是“等待人工智能相關(guān)法規(guī)出臺”，這才是明智之舉。

政府正朝著這個方向努力。歐盟委員會于4月就組織應(yīng)如何開發(fā)人工智能（AI）的道德應(yīng)用發(fā)布了一系列指導(dǎo)方針。兩天后，美國政府提出了《2019年的算法責(zé)任法案（Algorithmic Accountability Act）》，以處理高風(fēng)險的人工智能系統(tǒng)，例如能根據(jù)敏感的個人數(shù)據(jù)檢測人臉或做出重要決策的技術(shù)。

無論監(jiān)管在未來會是什么樣子，首席信息官尚有時間來解決問題。目前，由于數(shù)據(jù)匱乏，而且數(shù)據(jù)質(zhì)量有問題，企業(yè)人工智能的采用受到阻礙；機器學(xué)習(xí)建模師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和其它領(lǐng)域的人工智能專家十分稀缺；結(jié)果十分不確定；當(dāng)然，O’Reilly的一項調(diào)查指出，還有各種道德問題和偏見。

O＇Reilly發(fā)現(xiàn)，金融服務(wù)、醫(yī)療和教育部門占采用人工智能的企業(yè)的58％，而電信、媒體以及娛樂業(yè)、政府機構(gòu)、制造業(yè)和零售企業(yè)各占4％。