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在当今快速发展的科技领域，AI 伦理和可持续性已成为企业不可忽视的重要议题。Wipro 副总裁兼首席技术官 Kiran Minnasandram 在 ZDNET 的独家采访中，深入探讨了这一话题。,
公司价值观与 AI 伦理
ZDNET：您如何定义伦理 AI，为什么它对当今企业至关重要？
Kiran Minnasandram：伦理 AI 不仅要符合法律，还要与 Wipro 所珍视的价值观保持一致。AI 必须与个人隐私和尊严、社会公平、透明和人类能动性以及环境保护的价值观保持一致。技术稳健性也是重要支柱，涵盖法律合规性、安全性和稳健性。
ZDNET：为什么许多企业在 AI 伦理方面遇到困难，他们应该解决哪些关键风险？
KM：这种困难通常源于缺乏围绕 AI 的共同词汇。企业需要制定跨组织战略，将技术团队与法律和人力资源团队聚集在一起。AI 具有变革性，需要企业层面的方法。组织还需了解其 AI 方法的关键原则，并根据预见的风险制定风险分类。,
AI 与可持续发展
ZDNET：AI 采用如何对企业可持续发展目标产生积极和消极影响？
KM：AI 可以通过优化供应链、精确监测能源和碳消耗以及改进数据收集流程，提高运营效率。然而，AI 的快速开发和部署也导致能源消耗和碳排放增加，以及数据中心冷却所需的大量用水。
ZDNET：企业应如何平衡 AI 创新驱动与环境责任？
KM：企业需要制定明确的政策、原则和指南，以确保 AI 的可持续使用。此外，企业需建立系统，以有效跟踪、测量和监控 AI 使用对环境的影响，并要求其服务提供商也做到这一点。,
全球法规与 AI 伦理
ZDNET：全球法规如何演变以应对伦理 AI 和可持续性问题？
KM：隐私、消费者保护、安全和人权立法都适用于 AI。一些 AI 特定法律正在制定中，如欧盟的 AI 法案。在美国，各州正在围绕 AI 立法，特别是在劳动力管理方面。,
AI 伦理的误解与挑战
ZDNET：关于 AI 伦理和可持续性的最大误解是什么，企业如何克服这些误解？
KM：最大的误解是，将创新和责任结合起来具有挑战性。负责任的 AI 是解锁 AI 进步的关键，因为它提供了长期可持续的创新。信任是 AI 部署的基石。,
Wipro 的实践与建议
ZDNET：Wipro FullStride Cloud 如何支持公司将 AI 与 ESG（环境、社会和治理）目标保持一致？
KM：他们制定负责任的 AI 框架，确保 AI 模型中的公平性、透明度和问责制。他们还利用 AI 跟踪和报告 ESG 指标，以及绿色 AI 计划，例如测量和减少 AI 碳足迹的工具。
ZDNET：云解决方案可以通过哪些最有效的方式减少 AI 的环境足迹？
KM：云解决方案可以通过使用可再生能源、优化冷却和引入碳感知计算来支持高效的数据中心。AI 模型优化也可以通过联邦学习和模型剪枝等能源密集型较低的技术实现。,
云基础设施与 AI 伦理
ZDNET：如何利用云基础设施将伦理考虑嵌入 AI 开发？
KM：云基础设施提供了强大的工具，帮助将伦理考虑嵌入 AI 开发。内置的 AI 伦理工具包可以通过识别训练数据和模型中的不平衡来支持偏见检测和公平性测试。
ZDNET：为什么一些组织难以衡量 AI 的可持续性影响，基于云的工具如何帮助解决这一问题？
KM：许多组织难以衡量 AI 的可持续性影响，因为缺乏标准指标。基于云的工具可以通过提供可定制的仪表板和模型来弥合这一差距，这些仪表板和模型可以跟踪 AI 生命周期中的碳输出，从开发到部署。,
提高 AI 透明度和问责制
ZDNET：组织可以采取哪些具体措施来提高 AI 的透明度和问责制？
KM：首先，培训员工负责任地使用 AI。其次，为 AI 建立治理结构，涵盖业务的各个方面，从采购到人力资源、首席信息安全官和风险管理。,
AI 偏见与云框架
ZDNET：AI 偏见是如何产生的，基于云的框架在缓解偏见方面发挥了什么作用？
KM：AI 中的偏见可能来自多个来源，包括不具代表性或包含历史偏见的算法训练数据，以及人工标记数据集中的错误和不一致。基于云的框架可以通过监控对不同地区法规的合规性，并通过对不同经济、社会和人口群体的验证来确保公平的 AI 模型开发，从而帮助缓解这一问题。,
AI 治理策略
ZDNET：企业应实施哪些治理策略以确保负责任的 AI 使用？
KM：最重要的是拥有一个治理框架。一些组织可能有单独的 AI 治理结构，而其他组织则将其嵌入现有的治理结构中。让组织的每个角落都参与进来非常重要。AI 影响评估是有用的工具，可以在 AI 部署的初始阶段嵌入法律保护、隐私和稳健性。,
读者互动
您如何看待对伦理和可持续 AI 日益增长的重视？您的组织是否实施了任何框架或政策以确保负责任的 AI 开发？
您如何处理 AI 工作负载的环境影响，是否使用任何基于云的工具来帮助测量或减少这一足迹？
您认为全球法规是否跟上了 AI 创新的步伐，还是公司被留在了灰色地带独自应对？请在下面的评论中告诉我们。
