AI 伦理

IBM 正在通过多学科、多维度的方法帮助推进负责任 AI

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现在是负责任 AI 的时代

在 AI 方面，企业正面临着日益复杂、不断变化的全球监管环境。IBM 的 AI 伦理方法可在创新与责任之间取得平衡，帮助您大规模采用可信赖的 AI。

最新动态

负责任地在企业内扩展 AI 智能体

了解 AI 智能体的独特机遇、风险及应对措施，是实现规模化、负责任扩展的关键第一步。
通过集中式人工智能治理加速创新

IBM 隐私与负责任科技办公室正在通过集成式人工智能治理来扩展负责任 AI 并解锁业务价值。
不实施人工智能治理的代价是什么？

人工智能治理的重要性不仅在于帮助企业实现目标，更在于有效规避潜在风险。了解不实施人工智能治理计划可能带来的巨大潜在成本。
过去 5 年负责任的人工智能发生了 5 种变化

在过去五年 AI 的发展进程中，IBM AI 道德委员会通过指导 AI 道德准则的制定与实施，助力 IBM 开展负责任的创新。
恭贺 IBM AI 道德委员会成立五周年

IBM AI 道德委员会成员回顾了其协助确保 AI 负责任应用并惠及整个社会的经历。
通过数据透明度提高运营效率

数据与信任联盟数据来源标准正在帮助 IBM 加速内部数据尽职调查流程。
有效人工智能治理的三个关键考虑因素

人工智能治理现在比以往任何时候都更加重要。但是，如何开始？在 IBM 商业价值研究院的新指南中寻找答案。
新任首席 AI 官如何平衡信任与创新？

三位 IBM 领导者就新任首席 AI 官在任职后的头 90 天会面临的重大机遇和挑战发表了见解。
可持续发展中的 AI 伦理

了解负责任地开发和部署 AI 技术如何能更好地造福于人类和地球。
我们的原则和支柱 信任与透明度原则是 IBM AI 伦理方法有别于其他方法的指导价值观。 阅读信任与透明度原则 AI 的目的是增强人类智慧

IBM 认为 AI 应让我们所有人都能更好地工作，AI 时代的益处应该惠及大众，而不仅仅是一小部分的精英阶层。

 数据和洞察属于其创建者

IBM 客户的数据属于他们自己，而其洞察分析也是如此。我们认为，政府数据政策应公平公正，并优先考虑开放性。

 技术必须是透明的、可解释的

企业必须清楚谁在训练其 AI 系统、训练中使用了哪些数据，最重要的是要清楚 AI 系统的算法是基于哪些数据生成了建议。
此原则得到了信任支柱的支持，这是我们 AI 伦理的基本属性。
可解释性

好的设计不会为了创造无缝体验而牺牲透明性。
公平性

经适当校准，AI 可以帮助人类做出更公平的选择。
稳健性

当系统被用来做出关键决策时，AI 必须是安全、稳健的。
透明度

透明性可以增强信任，提高透明性的最佳途径是信息披露。
隐私

AI 系统必须优先考虑和保障使用者的隐私和数据权利。

生成式 AI 的伦理

当合乎道德标准的设计被负责任地推向市场时，生成式 AI 将提供前所未有的机会，并造福企业和社会。
基础模型：机遇、风险和缓解措施 阅读相关报告
将原则落实到行动上

IBM AI 道德委员会是 IBM 信任承诺的核心。其使命是： 

  • 在 IBM 开发、部署和使用人工智能和其他技术时提供治理和决策
  • 坚持公司的价值观
  • 为我们的客户、合作伙伴和世界提供值得信赖的 AI

 

该委员会由 Francesca Rossi 和 Christina Montgomery 共同担任主席，开展了一系列工作，提供了 AI 伦理方面的思想领导力、政策倡导以及教育和培训，以推动负责任的创新，并促进 AI 和新兴技术的发展与进步。它还负责评估可能引发道德问题的用例。

委员会是 IBM 的重要机制，IBM 通过它要求公司和所有 IBM 员工恪守我们的价值观和承诺，履行我们对技术道德发展和部署的承诺。

 
Francesca Rossi

了解有关 Francesca 的更多信息

Christina Montgomery

了解有关 Christina 的更多信息
watsonx.governance 启用可信任、透明且可解释的数据和 AI 工作流程。 了解更多 获取 AI 治理电子书

伙伴关系与合作

深入了解负责任 AI 在金融领域的未来

在 Notre Dame-IBM 技术伦理实验室，行业领导人聚集讨论负责任 AI 在金融领域带来的机遇和挑战。
提高整个数据生态系统的透明度

Data & Trust Alliance 与 IBM 共同建立的新数据来源标准提供了首创的元数据分类法，能够为数据来源的透明度提供支持。
利用人工智能伦理积极创造价值

IBM 和圣母大学的专家概述了从 AI 伦理投资中获得最佳投资回报的建议。
Partnership on AI 共享开放基础模型价值链的风险缓解策略

在 IBM 的帮助下，Partnership on AI 的新报告探讨了开放基础模型的保障措施。
Data & Trust Alliance 为 AI 治理提供了新的政策路线图

Data & Trust Alliance 与 IBM 共同编写了新的政策路线图，就如何平衡 AI 创新与 AI 安全提供了建议。

通过开放式创新提高 AI 安全性

在“未来主义者峰会”上，IBM 首席隐私和信任官 Christina Montgomery 与 Partnership for AI 首席执行官 Rebecca Finley 讨论了开放式创新与 AI 安全性之间的重要关系。
普利策中心启对 1,000 名记者进行 AI 报道相关培训的计划

在圣母大学-IBM 技术伦理实验室的支持下，普利策中心发起了 AI Spotlight Series，这是一项全球培训计划。
IBM 和 Meta 启动 AI Alliance

IBM 和 Meta 与全球 50 多家创始成员和合作机构合作成立了 AI Alliance。
AI 治理联盟发布系列简报

世界经济论坛与 IBM 合作，提供了三份简报来帮助指导实现负责任的 AI 转型。

后续步骤

了解 IBM 如何帮助您加快负责任 AI 之旅的步伐。

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