随着数据科学变得越来越复杂，消费者需要更加个性化的客户体验，人工智能是一种帮助企业更好地了解客户和受众的工具。但即使AI拥有世界上所有的潜力，如果我们不知道如何解决仍然存在的道德挑战，那么它的全部潜力也可能永远无法实现。随着技术的发展，所有寻求实施AI战略的领导者都应该牢记的一个问题是如何以合乎道德和负责任的方式在企业内最大限度地利用AI。要实施和扩展AI功能以提供积极的ROI，同时最大限度地降低风险、减少偏见并推动AI实现价值，企业应遵循以下四项原则：1.了解目标、目标和风险大约七年前，一个组织发布了他们的产品称为“新兴技术的炒作周期”，预测未来十年将改变社会和商业的技术。人工智能就是这些技术之一。该报告的发布促使公司争先恐后地向分析师和投资者证明他们对人工智能的熟练程度，许多公司开始将人工智能战略纳入他们的商业模式。然而，有时这些策略被证明执行不力，并且只是对现有分析或数字目标的事后思考。这是因为企业对他们希望AI解决的业务问题没有清晰的认识。企业开发的AI和ML模型只有10%得到实施。有问题的企业与可以使用AI解决该问题的数据科学家之间的历史性脱节使AI落后了。然而，随着数据成熟度的提高，企业已经开始将数据翻译器集成到不同的价值链中，例如营销业务需要发现和转换结果。这就是为什么制定道德AI战略的首要原则是了解所有目标、目标和风险，然后在企业内创建一种去中心化的AI方法。2.解决偏见歧视问题由于人工智能解决方案从未得到适当开发以解决偏见，大大小小的企业都遭受了声誉损害和客户的不信任。因此，创建人工智能模型的公司必须采取先发制人的措施，以确保他们的解决方案不会造成伤害。这样做的方法是创建一个框架，防止对算法预测产生任何负面影响。例如，如果一家公司想要使用调查来更好地了解客户情绪，例如代表性不足的社区如何看待他们的服务，他们可能会使用数据科学来分析这些客户调查，并认识到已发布的调查存在一定差异。一部分回复使用的是英语以外的语言，这是AI算法可能理解的唯一语言。为了解决这个问题，数据科学家不仅可以修改算法，还可以结合语言的复杂细微差别。如果能够理解这些语言上的细微差别，并将AI与更流畅的语言相结合，使这些结论更具可操作性，企业将能够了解未被充分代表的社区的需求，从而改善他们的客户体验。3.开发全方位的底层数据人工智能算法能够分析海量数据集，企业应优先开发人工智能模型使用和吸收的数据标准框架。为了成功实施人工智能，一个全面、透明和可追溯的数据集是必不可少的。人工智能必须考虑到人为干扰。俚语、缩写词、暗语和更多人类随着时间的推移而进化的词汇，每一个都可能使高度技术化的人工智能算法出错。无法处理这些人类细微差别的人工智能模型最终会缺乏整体数据集。这就像试图在没有后视镜的情况下开车，拥有一些需要的信息但错过了一个关键的盲点。企业必须在历史数据和人工干预之间找到平衡，让人工智能模型能够理解这些复杂的区别。通过将结构化数据与非结构化数据相结合，训练人工智能识别两者，可以生成更全面的数据集，提高预测的准确性。更进一步，第三方对数据集的审计可以是一个额外的好处，没有偏见和差异。4.避免算法开发的“黑匣子”方法要使人工智能合乎道德，它需要完全透明。要制定同时透明、可解释和可解释的AI战略，公司必须打开代码的“黑匣子”，了解算法中的每个节点如何得出结论并解释其结果。虽然这听起来很简单，但实现这一目标需要一个强大的技术框架，该框架可以通过查看底层代码来解释模型和算法行为，以显示正在生成的不同子预测。企业可以依靠开源框架跨多个维度评估AI和ML模型，包括：特征分析：评估将新特征应用于现有模型的影响节点分析：解释预测子集局部分析：解释个体预测和匹配特征,从而改善结果全局分析：提供对整体模型行为和关键特征的自上而下的审查AI是一项复杂的技术，如果企业不小心，会存在许多潜在的陷阱。一个成功的人工智能模型应该从第一天开始就将道德放在首位，而不是事后才想到。在各个行业和企业中，人工智能并不是万能的，但应该取得突破的一个共同点是对透明和公正预测的承诺。
