人工智能中信任的重要性

圆桌会议强调,对人工智能的信任对其实施和推广至关重要。这包括法律法规、模型可靠性以及用户的主观信任。如果没有这种信任,人工智能的推广就无法实现。

人工智能监管

许多国家正在推进人工智能监管工作。欧洲倾向于监管、美国倾向于创新这一历史性差异正在逐渐淡化。诸如《欧洲人工智能法案》等法规旨在确保人工智能的可靠性,通常基于风险评估制定,这意味着风险越高,合规义务就越严格。

欧莱雅的做法

尽管外界对人工智能的疑虑日益加深,欧莱雅仍继续应用该技术。该公司确立了“人类监督”和“透明度”等核心原则,并投资于人才培养和培训,以确保消费者对其人工智能产品的信任。欧莱雅将人工智能应用于科学档案和虚拟对话机器人,同时采取各项措施以确保模型的透明度并评估其环境影响。

“我们已制定了一些将遵循的关键原则,我们开发的每一款应用都将依据这些原则进行监督。这些原则很简单,比如人工监督、透明度,以及衡量模型的环境足迹。”
欧莱雅美妆科技项目总监 斯特凡·兰努泽尔

索迪斯的战略

为了增强信任并推动人工智能的应用,索迪斯动员了其执行委员会,对员工进行了培训,并建立了严格的治理机制。他们注重用户体验和界面设计,以清晰展示人工智能的建议及其可靠性。员工培训以及建立社区以分享最佳实践,是成功应用人工智能的关键。

“人工智能是提升运营效率、促进业务增长的关键驱动力。为了树立新的企业文化并赢得终端用户的信任,我们动员了执行委员会,对员工进行了培训,并建立了严格的治理架构。这种做法确保了人工智能能在我们的各项业务中得到负责任且有效的应用。”
索迪斯集团首席数字与人工智能官马克西姆·马伦博

实现可靠人工智能的关键因素

重点在于投资技术工具以追踪人工智能模型的生命周期,并培养能够理解和管理这些模型的人才。与数据保护和法律团队的紧密合作对于在产品设计阶段就将合规性纳入其中至关重要。在用户界面设计方面,特别注重对人工智能推荐结果的说明。

人才投资

企业必须投资于人才,尤其是数据科学家和人工智能/机器学习工程师,以便理解和优化人工智能模型,即使这些模型是由OpenAI、谷歌或微软等巨头开发的。要确保这些模型得到负责任地使用,就必须对其有深入的理解。

系统性治理方法

健全的公司治理对于保护公司资产和预判业务挑战至关重要。这包括建立完善的本地、区域及全球治理体系,以在人工智能模型的整个生命周期中对其进行跟踪和评估,从而确保持续合规和可靠性。