Annette Allmark, L&D Director, BCS, The Chartered Institute for IT
生成式人工智能为企业提供了无限的创新和提高效率的机会. On a larger scale, 它有望帮助发展经济，甚至解决气候变化等全球危机.
但与大多数新兴技术一样，人工智能也有其自身的一系列风险. 利益相关者要求与他们合作的人遵守道德规范, getting it wrong is costly.
As IT professionals, 考虑我们决策的影响是我们的责任，这样我们才能在保证每个人安全的同时收获人工智能的回报.
What are the risks of working with AI?
人工智能带来了一系列可能伤害个人和组织的威胁. These include:
• Loss of human control over decisions
• Environmental damage
• Reinforcing biases and inequalities
• Job displacement
• Security risks
• Deception such as fraud and deepfakes
• Negative effects on human rights
• Infringement of intellectual property rights
• Lack of accessibility
Let’s explore a couple of these in more detail.
Inequality:
如果人工智能系统是在有偏见的数据集上训练的，它们可能会延续甚至放大这些偏见. 想象一下，一个人工智能应用程序使用历史数据来为招聘决策提供信息. 如果数据中包含影响之前招聘的偏见, the AI will use these to guide future decisions, potentially leading to discrimination. 这项技术甚至可能夸大它发现的偏见，加剧组织内部的不平等.
Environmental Impact:
开发和运行人工智能系统需要强大的计算能力和能源密集型数据中心. The larger and more complex these systems become, 他们需要的能源越多，排放的碳就越多.
Managing the risks of AI:
一些人呼吁暂停人工智能的开发，以避免面临这些风险. But at BCS, 我们相信有更好的方法来减轻它们，这样每个人都可以安全地从人工智能中受益. We’re confident that, with the right professional standards in place, the technology can transform our lives for the better.
In a recent survey, 88%的会员表示，英国应该在人工智能的道德标准方面发挥国际领先作用, 十分之八的人认为组织应该就其使用人工智能发布道德政策. 虽然我们还有很长的路要走，但我们现在可以采取很多措施.
Is AI the right solution?
While it seems like everyone is using AI to get ahead, it’s not right for every project or organisation. 在决定是否使用它来开发新的解决方案时，请遵循以下建议:
• Clearly define the problem you’re trying to solve.
• 确保项目符合您更广泛的战略和价值观.
• Analyse external factors that impact the decision.
• Check the project complies with relevant regulations.
• Gather accurate and thorough project requirements.
• Establish robust data sources.
• Ensure your computing infrastructure is sufficient.
• 检查你是否具备交付项目的技术专长.
Using AI ethically
一旦你决定使用AI来推动你的下一个项目, 在设计和开发过程的每个阶段建立道德规范.
Managing data:
Use tools like risk assessment, security standards, audits, and data governance to manage your data responsibly.
Training AI:
确保您信任用于训练AI模型的数据，并根据您想要实现的目标选择正确的训练方法和算法.
Testing AI:
测试人员应该彻底理解他们正在评估的内容, the challenges to look out for, and how to align testing with ethical principles.
Running AI:
Once the system is live, 主动监控和维护它，以确保它继续安全运行，并按照您的预期方式.
Sustainability:
考虑影响人工智能对环境影响的因素，包括:
• Data centre efficiency
• Your supply chain
• Choice of algorithm
• Low-code/no-code programming
• Effective environmental impact reporting
Could apprenticeships be the answer?
为了做好这一切，人工智能必须由有能力、有道德、负责任的专业人士管理. Thankfully, apprenticeships can help you achieve this, 这是培养新成员和现有团队成员的绝佳方式.
而数字学徒则遵循国家认可的标准, 它们让你同时发展出组织特有的技能. They’re also extremely cost-effective for everyone involved; while you’ll receive government funding to train employees, 你的学徒将获得报酬来学习，而不是为昂贵的替代品付出代价.
BCS是一家领先的终点评估机构，提供25项数字学徒标准，包括人工智能数据专家(7级)。. 该项目支持学习者开发符合道德最佳实践的人工智能解决方案, regulatory requirements, and your own internal standards.
Other ways to upskill your team:
Apprenticeships aren’t the only option, 还有很多其他方法可以让你的团队在道德上开发人工智能. 作为伦敦市长道德人工智能倡议的一部分，我们新的人工智能道德建设基础证书将于2024年初推出. 该项目将教授专业人士如何运用一套明确的道德原则来管理构建人工智能系统所带来的风险.
可持续发展与合乎道德的人工智能发展密切相关, 我们还制作了一系列绿色IT学习模块，帮助专业人士通过更明智地使用技术来减少碳排放.
希望让团队成员对AI有更广泛的了解? 我们还提供由12个小奖项组成的AI Foundation Pathway, including two devoted to ethics.
准备装备您的团队，以道德和可持续的方式开发人工智能? 现在就十大网博靠谱平台，找到一个适合你的方法.
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