IBM 隐私与负责任技术办公室如何提升大众对 AI 系统的信任度
随着 AI 创新加速，组织需要有效的人工智能治理来负责任地构建和管理机器学习 (ML) 模型。IBM 隐私与负责任技术办公室 (OPRT) 明白，这项挑战不仅仅是一个技术问题，还是一个企业当务之急。
多年来，IBM 为实现负责任的 AI 所采取的方法一直以其信任与透明度基本原则为指导，并由 IBM AI 道德委员会在整个企业中执行。2022 年，OPRT 推出隐私和 AI 管理系统 (PIMS)，以帮助 IBM 可靠地管理 ML 模型，促进隐私和 AI 法规的遵守，并改进透明度和问责制。
但是，这些关键组件与 PIMS 是并行工作，而不是集成。为了在其组织 AI 和 AI 生命周期治理之旅中采取后续步，OPRT 需要集成和集中其机制。随着风险继续上升，问题依然存在：组织能否将创新和责任放在同等重要的位置？
唯一可行的答案为“是”。OPRT 计划是一个良好的例子，说明企业如何在降低相关风险的同时推动创新。
基于已建立的隐私基础，团队制定了综合治理计划 (IGP)，这是一种统一的责任和合规方法。IBM 综合治理与市场就绪副总裁 Lee Cox 解释道：“全面的治理计划可以在 AI 承诺的商业价值与监督和风险管理需求之间取得平衡，从而大规模实现负责任的 AI。”
通过为 IBM 构建和使用的所有数据和模型创建端到端的整体视图，IGP 可扩展数据隐私、AI 方面的治理工作流程，而不会干扰创新和业务流程。这是通过集成 IBM® watsonx.governance、IBM® Cloud Pak for Data、IBM Knowledge Catalog 和 IBM® OpenPages 等技术来实现的。
在业务部门 AI 负责人的领导下，该计划可提供更加主动的风险管理，并有助于管理符合监管要求，同时考虑到各个利益相关者的独特优先事项和利益。IBM 数据、人工智能治理和数据管理副总裁兼首席技术官 Steven Eliuk 指出：“我们统一了数据输入流程，简化了采购、研究和开发，以帮助克服数据管理挑战。”
IGP 支持 IBM 部署统一的内部数据标准，实现数据透明度和值得信赖的 AI 开发，同时还支持大规模创新。
Cox 指出：“数据准确性只是基础。PIMS 可奠定基础，IGP 可将数据采集提升到新的高度，并编排从采购到交付的整个过程。它们共同组成了一个充满活力的组合，为组织赋能，并释放实现竞争优势的新机会。”
该计划帮助 IBM 负责任地扩展 AI，推动值得信赖的 AI 驱动产品和服务的开发，同时支持其整个运营的合规。事实上，IBM® Granite 基础模型因其透明度得到认可，这在一定程度上要归功于其遵守 IGP 支持的数据治理和风险标准。
例如，作为 IGP 的一部分，自 2024 年初开始测试和实施增强型数据来源标准以来的 8 个月时间里，这些标准有助于提高 IBM 的运营效率，包括估计：
- 第三方数据的数据放行审核申请处理时间缩短 58%。
- 将 IBM 专有数据的数据放行审核申请处理时间缩短 62%。
- 经批准可重复使用的数据集和模型超过 1000 个。
IGP 有助于加速访问高质量数据，让开发人员能够构建更负责任的模型和系统，不仅供内部使用，也供采用 IBM AI 解决方案的合作伙伴和客户使用。IGP 的适应性让 IBM 既能够应对当前的技术，又能够为agentic AI 等新兴技术做好准备。Cox 总结道：“我们创建了一个值得信赖的合作伙伴生态系统，客户可以在其中利用我们从自身转型中获得的相同价值和专业知识。”
IBM 隐私与负责任技术办公室负责监督全球数据保护和保密政策。它与 IBM 负责任技术委员会合作，指导负责任 AI 政策和实践的治理与决策流程，在 IBM 内部培育责任感和信任文化。
法律信息
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插图中的客户示例展示了客户使用 IBM 产品的方式，以及他们可能已取得的结果。实际性能、成本、节省情况或其他结果可能因具体运营环境不同而异。