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在当今技术驱动的商业环境中，将负责任的人工智能（AI）融入企业 DNA 已成为确保业务成功的关键。普华永道（PwC）的最新调查显示，56% 的高管表示其 IT、工程、数据和 AI 团队正在主导负责任 AI 的工作。以下是行业专家推荐的八种有效方法，帮助企业将负责任 AI 原则深入融入运营。,
1. 从设计阶段开始融入负责任 AI
普华永道美国网络、数据和技术风险负责人 Rohan Sen 强调，负责任 AI 应从系统设计和部署的初期阶段就开始实施，而非事后补救。通过将治理嵌入 AI 开发生命周期的每个阶段，企业可以建立信任并确保安全扩展。
2. 明确 AI 的应用目的
Meta 高级软件架构师 Danielle An 指出，AI 不应仅作为实验工具使用。企业需要有目的地部署 AI，以增强人类直觉，而非取代它。设计系统时应注重提升人类判断力，而非完全依赖 AI。,
3. 提前制定负责任 AI 政策
iManage 首席信息官 Joseph Logan 建议，企业应从明确政策开始，定义可接受的 AI 使用范围，并澄清禁止的行为。定期审计和跨部门指导委员会也是确保透明度和合规性的关键。,
4. 将负责任 AI 视为核心工作
Snowflake 首席信息官 Mike Blandina 认为，负责任 AI 的实践和监督应与安全和合规同等重要。确保模型透明、可解释且无偏见，并建立覆盖整个 AI 生命周期的治理框架。,
5. 保持人类参与
Priority Designs 高级工程师 Tony Morgan 强调，持续讨论如何负责任地使用 AI 以增加客户价值，同时确保数据安全和知识产权问题得到解决。IT 团队应仔细审查每个 AI 平台，确保其符合企业标准。,
6. 避免加速风险
Epiic 创始人兼首席执行官 Andy Zenkevich 警告，技术团队应避免在未充分评估风险的情况下急于将生成式 AI 投入生产。花时间进行风险映射和模型可解释性检查，可以避免后期出现重大问题。,
7. 详细记录 AI 决策
专家建议，AI 做出的每个决策都应被记录、易于解释、可审计，并有清晰的轨迹供人类跟踪。每 30 到 90 天进行一次审查周期，以确保假设正确并进行必要调整。,
8. 审查训练数据
Axis Communications 美洲区副总裁 Fredrik Nilsson 指出，组织如何获取训练数据对安全、隐私和伦理有重大影响。企业应使用自己经过彻底审查的数据集，而非外部来源，以避免敏感信息的泄露和伦理问题。
通过遵循这些策略，企业不仅可以确保 AI 的负责任使用，还能提升业务价值、效率和创新，同时增强客户信任。
