隨著數據科學變得越來越復雜，消費者漸漸要求更個性化的客戶體驗，人工智能是幫助企業更好地了解客戶和受眾的工具。但是，即使人工智能擁有世界上所有的潛力，如果我們無法弄清楚如何解決仍然存在的道德挑戰，那么這種全部潛力可能永遠無法實現。

　　隨著這項技術的發展，所有尋求實施人工智能戰略的領導者都應該牢記一個問題，就是如何在合乎道德和負責任的情況下在企業內最大限度地利用人工智能。

　　為了實施和擴展能夠帶來正投資回報的AI功能，同時最大限度地降低風險、減少偏見并推動AI實現價值，企業應遵循以下四項原則：

　　1.了解目標、目的和風險

　　大約七年前，某組織發布了他們所謂的“新興技術的炒作周期”，預測了將在未來十年改變社會和商業的技術。人工智能是這些技術中的一項。

　　這份報告的發布，促使企業爭相向分析師和投資者證明自己精通人工智能，許多企業開始將人工智能戰略應用到自己的商業模式中。然而，有時候這些策略被證明執行不力，只能作為現有分析或數字目標的事后補充。這是因為企業沒有清楚地了解他們正在尋找AI來解決的業務問題。

　　企業開發的AI和ML模型只有10%被實施。有問題的企業與可以使用人工智能解決該問題的數據科學家之間的歷史性脫節使人工智能滯后。然而，隨著數據成熟度的提高，企業已經開始將數據翻譯器集成到不同的價值鏈中，比如以發現和轉換結果的市場營銷業務需求。

　　這就是為什么制定道德人工智能戰略的首要原則是了解所有目標、目的和風險，然后在企業內創建一種分散的AI方法。

　　2.解決偏見歧視問題

　　由于從未恰當地開發出人工智能解決方案來解決偏見問題，導致大小企業的聲譽都受到了損害，客戶也不信任它們。所以創建人工智能模型的企業必須采取先發制人的措施，以確保他們的解決方案不會造成傷害。做到這一點的方法是，建立一個框架來防止任何對算法預測的負面影響。

　　例如，如果一家公司希望通過調查更好地了解客戶的情緒，比如代表性不足的社區如何看待他們的服務，他們可能會使用數據科學來分析這些客戶調查，并認識到所發布的調查中有一定比例的答復是非英語語言，這是人工智能算法可能理解的唯一語言。

　　為了解決這個問題，數據科學家們不僅可以修改算法，還可以結合語言的復雜細微差別。如果能夠理解這些語言上的細微差別，并將人工智能與更流暢的語言相結合，使這些結論更可行，企業將能夠了解代表性不足的社區需求，以改善他們的客戶體驗。

　　3.開發全方位的基礎數據

　　人工智能算法能夠分析大量數據集，企業應優先考慮為其人工智能模型使用和攝取的數據標準開發框架。為了成功實現人工智能，一個整體的、透明的和可追蹤的數據集是必不可少的。

　　人工智能必須考慮到人類的干擾。比如俚語、縮寫、代碼詞，以及更多人類在不斷進化的基礎上發展出來的詞匯，每一種都可能讓高度技術的人工智能算法出錯。無法處理這些人類細微差別的人工智能模型最終會缺乏整體數據集。就像試著在沒有后視鏡的情況下駕駛一樣，雖然擁有一些需要的信息，但缺少關鍵盲點。

　　企業必須找到歷史數據和人為干預之間的平衡，以便讓人工智能模型了解這些復雜的區別。通過將結構化數據與非結構化數據相結合，并訓練人工智能識別兩者，可以生成更全面的數據集，并提高預測的準確性。進一步說，第三方對數據集的審計可以是一個額外的好處，沒有偏見和差異。

　　4.避免算法開發的“黑匣子”方法

　　要讓人工智能合乎道德，就需要完全透明。為了制定同時透明、可解釋和可解釋的人工智能策略，企業必須打開代碼的“黑匣子”，以了解算法中的每個節點是如何得出結論和解釋結果的。

　　雖然這聽起來很簡單，但要實現這一點需要一個強大的技術框架，該框架可以通過查看底層代碼來解釋模型和算法行為，以顯示正在生成的不同子預測。

　　企業可以依靠開源框架跨多個維度評估AI和ML模型，包括：

　　● 特征分析：以評估將新特征應用于現有模型的影響

　　● 節點分析：解釋預測的子集

　　● 局部分析：解釋個體預測和匹配特征，從而提高結果

　　● 全局分析：提供了一個自上而下的整體模型行為和主要特征的審查

　　人工智能是一項復雜的技術，如果企業不小心的話，它會有很多潛在的陷阱。一個成功的人工智能模型應該從第一天開始就優先考慮道德問題，而不是事后才考慮。在各個行業和企業中，人工智能不是一刀切的，但應該取得突破的一個共同點是致力于透明和公正的預測。