自動(dòng)化和機(jī)器技術(shù)(如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí))的顯著增長(zhǎng)無疑為以組織帶來了全新的規(guī)模和服務(wù)水平。

　　我們可能都期望人工智能的優(yōu)勢(shì)之一是有機(jī)會(huì)消除人為主導(dǎo)的偏見并改善對(duì)少數(shù)群體的歧視。然而，如果管理不善，人工智能可以通過在其算法中嵌入偏見來進(jìn)一步強(qiáng)化歧視。

　　今天，機(jī)器通常會(huì)決定我們是否有資格獲得抵押貸款或受到執(zhí)法機(jī)構(gòu)或?qū)で蟠驌羝墼p的保險(xiǎn)公司的監(jiān)視。他們的影響力甚至延伸到?jīng)Q定您在網(wǎng)上看到哪些廣告——包括高薪職位的招聘廣告。

　　有許多組織的自動(dòng)化系統(tǒng)中的人工智能沒有得到很好的記錄或理解。是時(shí)候讓自動(dòng)化決策走出陰影并承擔(dān)責(zé)任了。

　　當(dāng)自動(dòng)化決策直接或間接影響人們的生活，并且機(jī)器可能以有害的方式進(jìn)行歧視時(shí)，企業(yè)組織必須站起來，注意并采取行動(dòng)，以確保盡可能合乎道德地實(shí)施人工智能。

　　第一步

　　企業(yè)和政府組織都應(yīng)該努力獲得最高水平的保護(hù)，以免受他們部署的任何機(jī)器技術(shù)的傷害。在任何自動(dòng)化項(xiàng)目開始時(shí)，組織必須進(jìn)行法律、隱私和道德影響評(píng)估，以確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)得到充分理解并且可以得到令人滿意的緩解。這也確保選擇最合適的解決方案來建立可接受的風(fēng)險(xiǎn)水平，同時(shí)提供價(jià)值。

　　這些評(píng)估的簽署應(yīng)由一個(gè)多學(xué)科的客觀審查小組進(jìn)行，該小組對(duì)項(xiàng)目的任何問題方面擁有否決權(quán)，包括部署方式、自動(dòng)化水平和追索機(jī)會(huì)。部署必須是數(shù)據(jù)/技術(shù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作過程，以在數(shù)據(jù)和分析中實(shí)施最佳實(shí)踐道德規(guī)范。

　　部署

　　監(jiān)察員報(bào)告中概述了有關(guān)設(shè)計(jì)和實(shí)施機(jī)器技術(shù)的良好做法的一些強(qiáng)有力的建議。盡管如此，我們認(rèn)為所有組織都有義務(wù)至少考慮以下最佳實(shí)踐：

　　公平、透明、非惡意、隱私、尊重自主權(quán)和問責(zé)制的倫理考慮要求任何實(shí)施任何機(jī)器技術(shù)的組織都必須確保其對(duì)所有受影響群體的執(zhí)行達(dá)到最高水平的準(zhǔn)確性;

　　有一種機(jī)制可以根據(jù)模型或系統(tǒng)的輸出來解釋任何決策;

　　有檢測(cè)和減輕有害結(jié)果的流程

　　人們可以給予知情同意以參與該過程

　　有機(jī)制來質(zhì)疑任何被認(rèn)為是不公正的結(jié)果。

　　任何機(jī)器技術(shù)的開發(fā)和部署都應(yīng)該是迭代的，首先是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)準(zhǔn)確性進(jìn)行倫理審查，確保整個(gè)樣本群體的性能保持一致。如果某些組的表現(xiàn)明顯較差，則必須尋找更多數(shù)據(jù)以確保所有組的充分代表性。

　　在識(shí)別出有害后果的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，部署應(yīng)該同樣是迭代和謹(jǐn)慎的，從人在環(huán)解決方案開始，以確保在獲得對(duì)模型或系統(tǒng)性能的信心的同時(shí)進(jìn)行人工監(jiān)督。

　　這并不是說人類的決策過程是萬無一失的。它只是提供了一個(gè)在部署前了解和詢問輸出的機(jī)會(huì)。此過程應(yīng)與最受信任的操作員一起完成，以減少將人為偏見重新引入該過程的可能性。此外，參與該過程的每個(gè)人都應(yīng)該進(jìn)行無意識(shí)的偏見培訓(xùn)。

　　一旦投入生產(chǎn)，任何機(jī)器技術(shù)的持續(xù)精度和性能都必須持續(xù)測(cè)量和監(jiān)控。與現(xiàn)有 KPI 一起，該績(jī)效應(yīng)在整個(gè)組織中可報(bào)告和可見。

　　審查

　　任何實(shí)施算法決策的組織都需要有一個(gè)客觀的倫理審查過程，包括定量和定性的考慮。應(yīng)根據(jù)這些道德指標(biāo)監(jiān)控模型性能，以了解少數(shù)群體的性能異常以及性能隨時(shí)間的任何變化。然后，作為運(yùn)營過程的一部分，該模型可以持續(xù)進(jìn)行調(diào)整和調(diào)整。

　　雖然實(shí)施似乎令人生畏，但組織必須在其人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中提高對(duì)道德考慮的理解和實(shí)施。企業(yè)應(yīng)采用“問題-審查-衡量-改進(jìn)”的方法來管理其自動(dòng)化決策的績(jī)效和影響，以確保道德結(jié)果。