商用AI_通过更智能的治理_最大化AI投资回报率_23页_1mb

商用 AI 治理总结

核心内容

人工智能治理对于实现可扩展性和确保AI技术的负责任使用至关重要。随着生成式AI在企业中的广泛应用，治理已成为构建可信赖、透明且符合道德和法规标准的AI系统的基础。治理不仅涉及技术层面的控制，还涵盖人员、流程和工具的协同，以确保AI系统的安全、公平和合规性。

主要观点

• AI治理是必要且不可或缺的：所有AI系统，包括无人监督的智能体，都需要治理以确保其行为符合道德和法律标准。
• 治理促进信任和可靠性：通过治理，可以减少偏见、增强透明度，并提升客户和利益相关者的信任。
• 治理有助于合规和风险管理：随着全球AI监管法规的不断演进，企业需要一个全面的治理框架以满足法律要求，降低风险并避免高额罚款。
• 治理支持可扩展性和效率：自动化治理工具可以帮助企业更高效地管理AI的整个生命周期，包括开发、部署、监控和维护。

关键信息

AI治理的重要性

• AI治理对于企业AI创新的可持续性和道德性至关重要。
• 缺乏治理可能导致范围蔓延、模型质量不一、未识别的风险以及信任缺失等问题。
• 企业需要持续、可证明的治理措施，而不仅仅是年度合规性检查。

AI治理面临的挑战

• 风险：包括无监督自主行为、数据偏见、冗余操作、攻击、工具选择幻觉、知识产权泄露等。
• 挑战：包括可复现性、可跟踪性、攻击面扩大、有害后果等。
• 放大后的问题：如行动目标偏差、歧视性行为、过度依赖或依赖不足、未授权使用、不可解释的行为、透明度缺失等。

AI治理的实施步骤

1. 规划阶段：

   • 定义可衡量的AI性能指标。
   • 审查现有流程以确保公平性和可解释性。
   • 进行法规一致性分析，确保与当前和潜在法规对齐。
   • 评估现有技能和需求，使其与业务目标一致。

2. 构建阶段：

   • 建立可追溯性和可审计性流程。
   • 在整个AI生命周期中运行更新后的流程和检查点。
   • 确保模型文档的可访问性。
   • 指定新角色、技能和学习计划以支持负责任的AI。

3. 创建阶段：

   • 自动记录模型沿袭和元数据。
   • 监控AI资产的行为，识别异常并评估性能指标。
   • 实施自动触发警报，检测关键AI风险指标。
   • 建立可重复的端到端工作流程，内置利益相关者审批程序。

AI治理工具：IBM watsonx.governance

• 功能特点：

  • 实现负责任、透明和可解释的AI。
  • 支持法规遵从性，无需昂贵的平台迁移。
  • 提供全面的治理框架，覆盖AI的整个生命周期。
  • 支持跨数据、模型、元数据和管道的可追溯性。
  • 自动记录模型事实，便于审计和诉讼支持。

• 优势：

  • 提高AI用例的透明度和可见性，从而提升投资回报率（ROI）。
  • 简化合规流程，通过预构建的全球法规库快速响应。
  • 提升AI运行速度，同时确保结果透明、无偏倚。

实际应用场景

• 客户体验优化：通过聊天机器人监控危险信号，如恶意内容、个人信息泄露和偏离主题的回应。
• 增强BPO流程：非干预监控NLU文本模型，检测偏差和相关性问题。
• 降低合规成本：使用预构建的全球法规库，如《欧盟AI法案》、ISO42001、NIST AI RMF等，简化合规流程。
• 构建高效AI机器人：利用RAG（检索增强生成）任务的提示模板评估结果，提高AI系统的效率和可靠性。
• 自动运行审计流程：通过自动捕获与业务相关的AI风险背景信息，简化审计流程以满足监管要求。

未来趋势与建议

• AI智能体的发展：Gartner预测，到2026年，AI智能体将显著提高流程效率和产出，而到2028年，至少15%的日常工作决策将由AI智能体自主做出。
• 企业应对措施：60%的CEO表示正在强制实施额外的AI策略以降低风险，而63%的首席风险官和首席财务官关注监管与合规风险。
• 治理工具推荐：IBM watsonx.governance 是一个强大的AI治理工具包，能够帮助企业在不改变现有数据科学平台的前提下，快速建立负责任、透明且可解释的AI治理工作流程。

后续步骤

• 简化AI管理、监控与治理流程。
• 提高AI运行速度，确保结果透明、可解释、无偏倚。
• 使用风险管理手段，识别、控制、跟踪和报告AI风险。
• 评估多个AI资产，加快生产进程，减少开发人员和数据科学家的手动工作量。
• 通过预设警报识别未经授权的影子AI部署，掌握安全漏洞和风险指标。
• 使用预构建的全球法规库，简化合规流程并降低管理风险的时间成本。

IBM的治理方案

• IBM推出隐私与AI管理系统（PIMS）和综合治理计划（IGP），整合多个技术平台，如IBM Cloud Pak for Data、IBM Knowledge Catalog和IBM OpenPages。
• 通过集中式治理，IBM实现了以下成效：
  • 第三方数据的数据放行审核申请处理时间缩短58%。
  • 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1,000个。

结论

人工智能治理是企业实现AI可扩展性、合规性和信任度的关键。通过采用IBM watsonx.governance等治理工具，企业可以有效管理AI风险，确保AI系统的透明性、公平性和安全性，从而推动AI创新并实现更高的投资回报率。