负责任的技术

平衡创新与责任

在 IBM，负责任的技术不是事后才考虑的事情，而是我们有意识地创新的方式。

在持久原则和全企业治理的强化指导下，IBM 的负责任技术方法将信任、透明度和问责制嵌入我们设计、部署和治理 AI 及新兴技术的全过程。

治理就像汽车的刹车——它们不是为了阻止我们，而是让我们能够开得更快。

Betsy Greytok 和 Francesca Rossi

负责任技术委员会联合主席

IBM 负责任技术委员会的使命很明确：为 IBM 开发和部署 AI 及量子计算等新兴技术提供治理、标准以及原则的实际应用。它使 IBM 团队能够根据公司价值观，以信心、速度和可衡量的影响力采取行动——为我们客户、合作伙伴和世界负责任地推进技术。

IBM 的负责任技术与治理框架将原则落实到人员、流程和技术中。

技术的目的是增强人的能力

技术解决方案应旨在提升和扩展人的能力和潜力，同时使人能够承担更多增值任务

技术应基于负责任的数据治理

技术解决方案应基于负责任的数据收集、共享和使用。

技术应开放透明

技术解决方案应对多方利益相关者的反馈和协作开放，并且关于开发、内部运作和使用的信息应公开，以鼓励对技术的信任。

透明度

AI 系统的设计和开发应提供解释和足够的可观测性。关于其开发的信息应向相关利益相关者公开。当用户与 AI 系统交互时，应通知用户。AI 应在一个开放的创新生态系统中创建，以支持多方利益相关者的协作和共同创造。

公平与人类价值观对齐

AI 系统应在其预期的上下文中公平运行，无论是做出预测、提供建议、生成内容还是执行任务。此类系统的行为应符合相关的人类价值观，例如避免生成仇恨和辱骂性内容，或执行有害行为。

稳健性

AI 系统应有效应对对抗性条件，例如输入/输出的异常、其他 AI 系统的不可预测行为以及网络安全威胁。它们还应准确无误，无论是做出预测、提供建议、生成内容还是执行任务。

隐私

AI 系统的设计和开发应优先考虑并保护消费者的隐私和数据权利，包括在其预测、建议、生成内容、决策或行动中。应设计并实施最佳实践，以减轻个人信息的不当传播，并尊重版权或其他知识产权。

人类能动性

技术应增强人类能动性、信任和福祉。

社会福祉

技术应为了社会的利益而设计、部署和使用，支持以人为中心的创新。

环境可持续性

技术应有意识地追求高效，以驱动高影响力、长期价值和可持续增长。

治理是 IBM 负责任技术与治理框架的运营支柱，将原则、支柱和影响维度转化为行动。

该框架通过 IBM 的综合治理计划 (IGP)、IBM SkillsBuild 等教育计划、Granite Guardian 等开放技术、AI Fairness 360 和 Adversarial Robustness Toolbox 等开源工具包，以及 IBM watsonx.governance 等产品能力来实施。IBM Consulting 的 AI 战略与治理服务进一步支持组织应用负责任的 AI 实践，同时与负责任技术生态系统中的政策、标准和研究合作伙伴开展合作。