目前，只有25%的公司的流程完全由AI支持，其中只有20%的公司为其AI框架制定了道德规范。这可能会产生严重的商业后果。在当今的商业环境中，人工智能至关重要。例如，零售商正面临繁忙的假期，人工智能可以快速创造更好的在线体验。人工智能提高了生产力、产品质量和消费。通过自动执行繁琐的任务，人工智能可以帮助企业减轻IT团队的负担。尽管有创新的好处，但团队在开始使用AI之前仍然需要一个负责任的AI框架和工具包。人工智能作为一种技术是中立的——它没有内在的道德或不道德。相反，人工智能可以是一个符合社会规范和标准的系统。评估控制、要求或标准是什么，或者应该做什么来实现这一点至关重要。评估AI对业务的影响创建负责任的AI框架的一个重要部分是对其在公司内的使用进行分类。人工智能，尤其是以推荐引擎、对话机器人、客户细分模型、定价引擎和异常检测的形式，在企业中变得无处不在。跟踪这些人工智能模型以及嵌入它们的系统或应用程序对于确保企业不会面临运营、声誉和财务风险至关重要。还需要知道这些模型将如何使用以及它们可能造成哪些潜在伤害——身体、情感或经济上的伤害。了解这些危害和风险将有助于在构建或部署模型之前嵌入AI伦理。理想情况下，您应该在开始开发或部署之前了解AI将影响哪些系统。但是，如果您已经拥有AI，则需要对这种知识差距进行分类。为了灌输对人工智能系统的信任，人们需要能够洞察底层模型，分析人工智能是如何构建的，探索用于训练它的数据，揭示每个决策背后的原因，并提供及时和一致的向所有利益相关者提供信息。解释。每个人工智能系统都需要在准确性、可解释性、公平性和安全性之间进行权衡。能够在内部向不同的利益相关者、客户和监管机构展示这些权衡是获得信任的关键。对你拥有的东西进行编目允许调整AI系统以减少偏见，这是通过治理流程支持的。重要的是，您的AI和每位员工一样，必须遵守组织的企业道德准则。标准化AI开发生命周期拥有标准化的流程来管理您的数据，构建AI模型，并将其嵌入到应用系统中。一旦将AI模型部署到生产系统中，您还需要一个标准流程来监控其性能并根据需要继续改进和重新训练它。这个标准化过程通常涉及根据业务需求和可用数据确定AI模型的范围。这将导致模型的设计以及如何在更大的应用程序系统中使用它。此设计阶段之后是数据探索和模型构建。一旦模型经过训练、测试并满足验收标准，就可以部署了。人们需要持续监控模型的性能，并确保模型在必要时得到重新训练、改进或弃用。作为AI开发生命周期的一部分，必须维护数据集和模型卡的数据表。数据表将捕获重要的数据项并概述收集数据的动机、收集过程、推荐用途等。拥有模型卡也是一种很好的做法。这些卡片包括AI模型的详细信息、所选算法、模型的预期用途、伦理考虑等。还必须审查社会影响和风险评估。这些工具有助于形成关于是否应采用算法的更明智的决策。为了评估部署模型，您需要从商定的成功和验收标准开始。这些应该侧重于模型性能，以及模型的可解释性、可解释性、公平性、安全性、控制性、安全性、隐私性、稳健性和可重复性。如果在部署期间未满足这些成功和验收标准，则不应以当前状态部署AI。一些企业仍然会放宽门槛。但是，这仅适用于特殊情况。数据科学家不应该做出这个决定——它应该由企业或产品所有者做出。随着AI系统学会根据训练数据得出结论，在开发过程中评估应用程序的影响有助于确定可以预防风险的改进领域。创建治理流程创建治理流程有助于确保团队在部署AI系统之前解决与偏见和公平相关的特定问题。它使团队能够批判性地思考并能够回答有关AI应用程序决策的问题。正确完成后，成功的治理流程将提供指导和保证。它将使团队能够评估现有系统是否符合他们的业务战略，并鼓励问责制和合规性。任何团队要想发现AI的全部潜力，就必须分析使用AI的系统、评估其影响并创建治理流程。在当今日益透明、瞬息万变且竞争激烈的市场中，实施符合道德和负责任的人工智能不仅是一件好事，而且是成功的先决条件。
