建立信任

AI 已嵌入到日常生活、商务、政府和医药等领域。 在 IBM,我们致力于帮助个人和组织负责任地采用 AI。 只有将伦理原则嵌入到 AI 应用和流程中,我们才能建立基于信任的系统。

*来源:IBM 2020 年调研“从路障到阶梯:全球以冲刺速度迈向 AI”

显示这个 3/4 比例的图形

4 家企业中就有 3 家正在探索或实施 AI。

显示这个 78% 比例的图形

78% 的高级业务决策者表示,他们认为 AI 输出的公平性、安全性和可靠性是非常重要或极其重要的。

负责任的创新

一百多年来,IBM 始终坚持负责任的创新,以造福全人类,而不仅仅是一小部分受众。

原则

区分 IBM 方法的核心价值

AI 的目的

发动机灯泡

AI 的目的是增强人类智慧。在 IBM,我们认为 AI 应该使我们所有人都能更好地工作,AI 时代的好处应该惠及很多人,而不仅仅是精英阶层。

数据和洞察的所有权

与各种不同形状的物体相连接的人

数据和洞察属于其创建者。IBM 客户的数据属于他们自己,洞察也属于他们自己。

透明性和可解释性

与多个节点相连接的一只眼睛

包括 AI 系统在内的新技术必须是透明的、可解释的。科技公司必须清楚地知道谁在训练 AI 系统,训练中使用了哪些数据,最重要的是,AI 系统的算法基于哪些数据生成了建议。

支柱

伦理 AI 的基本属性

可解释性

良好的设计不会为了创造无缝体验而牺牲透明性。

公平性

适当校准的 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 必须是安全的、稳健的。

透明性

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消费者的隐私和数据权利。

策略

来自 IBM 策略实验室的某些观点和建议

对 AI 进行精准监管

企业应利用基于风险的 AI 治理策略框架和针对性的策略来开发和运营值得信赖的 AI。

面部识别

IBM 不再提供通用的 IBM 面部识别或分析软件。 我们认为,精确监管方法可以为面部识别系统提供一个合理均衡的治理框架。 决策者应采用精确监管方法,对存在较大社会危害风险的特殊用例和最终用户实施限制与监督。

数据责任

收集、存储、管理或处理数据的组织有义务负责任地处理数据,以确保所有权和隐私、安全性和信任。

其他资源

阅读有关新兴技术的 IBM 策略和实践的更多信息

IBM 策略实验室

一个新的论坛,为决策者提供愿景和可行的建议,以便他们能够利用创新带来的好处,同时确保这个由数据重塑的世界得到信任。

IBM Trust Center

提供相关信息,介绍我们如何履行承诺,通过安全和隐私实践为客户和企业提供保护。

AI 伦理委员会

IBM AI 伦理委员会是 IBM 符合伦理道德做出 AI 决策这一指导方针的自然演进结果。

该委员会是一个跨学科的中央机构,旨在支持整个 IBM 执行符合伦理道德的、负责任的、值得信赖的 AI 文化。

我们的使命是支持面向 IBM 伦理策略、实践、沟通、研究、产品和服务的集中治理、审查和决策流程。 通过灌输我们长期以来的原则和伦理思想,该委员会将作为一种机制来推动 IBM 敦促我们的公司和所有员工坚守负责任的价值观。

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Francesca Rossi 的照片

Francesca Rossi

IBM 院士兼 AI Ethics 全球主管

Christina Montgomery 的照片

Christina Montgomery

副总裁兼首席隐私官

计划

开源社区资源

我们致力于通过我们的教育资源帮助全世界负责任地构建 AI。 IBM 向 Linux 基金会捐赠了三个开源项目,致力于与更大规模的社区共同创建负责任的 AI 技术。

产品

通过跟踪和解释工作流程中的 AI 决策来管理合规性,并智能地检测和纠正偏见,以改进结果。 IBM Watson OpenScale 可与来自其他供应商和开源工具的模型开发环境轻松协作。 它提供了一组创新的监控和管理工具,可以帮助您针对 AI 投资赢得信任并实施控制和治理结构。 

探索 Watson OpenScale →

为大众服务 (Serving the greater good)

一个开源解决方案,旨在为部署企业级 AI 扫除障碍

专题协作

共同促进符合伦理道德的 AI

IBM 与政府、学术界、非盈利机构和工业合作伙伴展开协作,进一步实施符合伦理道德的 AI。 

联系 IBM 专家

您可拨打热线 400-669-0260(工作日 9:00-17:00);或填写需求请专家与您联系。