探索人工智慧信任：超越道德含義與倫理挑戰

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未開發的AI經濟潛力：信任是成功的關鍵

儘管人工智慧（AI）的經濟潛力已受到廣泛認可，但令人震驚的是，高達87%的AI專案未能達成預期效果。這一普遍的失敗不僅是技術、商業、文化或行業的問題；最近的證據指出一個更根本的問題：信任。

加強AI系統的信任

最近的研究顯示，近三分之二的高層主管認為，對AI的信任對收入、競爭力和客戶成功有顯著影響。然而，建立對AI的信任卻面臨挑戰。就如我們不會立即信任陌生人，對AI系統的信任也不會輕易建立。

信任的缺失阻礙了AI的經濟效益，而傳統的信任建立建議往往顯得過於抽象或不切實際。為此，我們提出了一個新的框架：AI信任方程式。

AI信任方程式的定義

最初針對人際信任而設的信任方程式，來源於《可信賴的顧問》（The Trusted Advisor），由David Maister、Charles Green和Robert Galford提出，表達為：

信任 = 可信度 + 可靠性 + 親密度 / 自我導向

然而，這一框架並未有效適用於人機關係。經過修訂的AI信任方程式為：

信任 = 安全性 + 道德 + 準確性 / 控制

1. 安全性是首要基礎要素。組織必須問：「如果與此AI系統分享我的信息，資訊會保持安全嗎？」確保強健的安全措施至關重要。

2. 道德在技術性考量之上引入了道德考量。領導者應思考以下因素：

- 模型開發中涉及個體的對待。

- 模型解釋性及應對有害輸出的機制。

- 模型中的偏見意識，如性別色調研究（Gender Shades）所反映的。

- AI訓練數據貢獻者的商業模式和報酬。

- 公司價值觀與行動的一致性，以OpenAI的爭議為例。

3. 準確性評估AI系統在相關情境下提供正確答案的可靠程度。評估模型的複雜性和數據質量至關重要。

4. 控制則涵蓋所需的操作監督程度。相關問題包括AI系統是否能按預期運作，智能系統的控制是否存在風險。

實施AI信任方程式的5個步驟

1. 評估效用：在探討其可信度之前，先確定該AI平台是否創造價值。

2. 評估安全性：調查平台上的數據處理實踐，確保符合您的安全標準。

3. 設定道德標準：明確道德門檻，並根據這些標準評估所有系統的可解釋性和公平性。

4. 定義準確性目標：建立可接受的準確性基準，堅持不接受不達標的表現。

5. 確定所需控制程度：定義貴組織對AI系統的控制需求，範圍從完全自主到半自主選項。

在快速演變的AI領域，尋找最佳實踐可能令人心動，但目前尚無明確的解決方案。相反，應採取主動行動。組成專門團隊，根據您的組織定制AI信任方程式，並對AI系統進行關鍵評估。

一些科技公司意識到市場動態的演變，增強透明度，例如Salesforce的Einstein Trust Layer，而其他公司則可能有所保留。最終，您的組織必須決定對AI輸出及其背後公司的信任程度。

AI的潛力巨大，但實現這一潛力的關鍵在於培養和維護AI系統與使用它們的組織之間的信任。AI的未來依賴於此。

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