介绍
人工智能有望改变企业和社会，但如果部署不当也会带来风险。最近围绕有偏见和不可靠的人工智能系统的争议表明，需要严格的治理来建立公众信任。这对于语言模型尤其重要——语言模型是在大量文本数据集上训练的高级人工智能模型，可以生成类似人类的写作。
让我分享一个负责任的 AI 成熟度端到端框架，以实现值得信赖的语言模型部署。我概述了整个 AI 生命周期的最佳实践——从规划和数据收集到模型开发、文档、测试、风险评估、缓解和监控。
对于每个阶段，我都会推荐流程和关键绩效指标，以证明系统公平、负责、透明且合乎道德。随着对人工智能的审查日益严格，这种综合方法可以增强组织准备度和社会许可，以运用这些强大的技术。
路线图：
- 领导层的支持和 AI 原则
- 数据质量和相关性
- 模型卡和情况说明书
- 偏见检测与缓解
- 可解释性和可审计性
- 风险评估框架
- 模拟测试
- 文档标准
- 监控和维护
- 事件响应计划
- 负责任的人工智能合作
- 组织学习
- 关键要点
- 领导层的支持和 AI 原则
成熟的治理结构始于高层。高管必须接受负责任的人工智能，以便将期望传达给技术团队。这意味着要建立指导原则，使人工智能系统与道德价值观保持一致。
IBM 的人工智能伦理委员会、人工智能合作伙伴关系（包括谷歌、亚马逊、Facebook、微软）、欧盟委员会可信人工智能道德准则、算法影响评估 (AIA)提供了一个先例。该委员会由业务部门、法律和政策部门的高级领导组成，负责制作透明度报告并根据公平性和用户代理等标准审查产品发布。
我建议优先考虑以下原则：
● 平衡创新和风险的有益结果 ● 人工智能系统的问责和监督 ● 缺乏偏见、操纵或侵犯隐私/自主权 ● 对用户和受影响社区的可解释性和可审计性 ● 通过测试进行可靠性和安全性评估 ● 负责任的数据实践
将原则融入战略，并通过激励和培训将其付诸实施。任命专门的人工智能伦理官员来管理审查。与民间社会合作，获取关于建立可信系统的外部观点。
关键绩效指标包括：
● 执行委员会和董事会对人工智能伦理的监督 ● 将负责任的人工智能正式纳入愿景/使命声明 ● 对所有员工进行人工智能原则的强制性年度培训 ● 外部咨询小组提供第三方指导
数据质量和相关性
数据是人工智能的基础。低质量数据集受到偏见、不准确和与上下文相关性低等问题的影响，可能会严重损害系统功能。因此，严格的数据治理对于负责任的人工智能来说是必不可少的。
对训练数据来源、组成、标签实践和预处理协议进行广泛的审核。评估其对领域问题的适用性。如果数据涉及个人/敏感属性，确认符合道德采购和知情同意标准。
大型语言模型 (LLM)（如 GPT-4）以不受约束的互联网抓取、吸收有害内容和刻板印象而闻名。通过情绪分析等技术清理有害数据。寻找代表服务人群的更多样化、更具包容性的数据源。如果组织利用预先训练的模型，则要求供应商在培训实践方面保持透明度。
通过改进数据收集或重采样方法（如 SMOTE）持续监控数据分布并纠正不平衡的类别。丢弃非法/不道德的数据类别。标记受保护的属性以谨慎处理建模。
有用的指标包括：
● 来源或同意不明确的特征的百分比 ● 不同人口统计群体的偏见审计分数
● 性别、年龄和地理位置等代表性不足的人群与其实际存在的比例 ● 需要毒性过滤的数据的百分比
● 缺失标签或错误数据删除的比率 ● 量化数据集与目标问题的相关性的对齐分数
模型卡和情况说明书
模型卡是 AI 系统的详细文档，提供性能指标、数据基准、安全标准和道德合规性等事实。模型卡最初由 Google AI 研究人员构想，通过透明度提高可信度。它们向用户保证模型在可接受的范围内满足声明的目标。
引入详细说明模型的标准化模板：
- 预期用例、用户和上下文
- 总结人口构成的训练数据组成图表
- 准确度、召回率、不确定性等关键指标
- 代表性数据集上的基准分数
- 评估安全性和道德一致性的测试程序
- 解释输出和环境风险的指南
- 提供用户反馈的联系方式
为高管生成模型情况说明书，解释系统功能、开发方法和为职责而制定的控制措施。在系统通过监控进行更新时，维护模型卡和情况说明书版本的实时存储库。
有用的 KPI 包括：
● 模型卡和情况说明书对生产模型的覆盖率为 100% ● 80% 以上的卡片包含标准化测试集的准确度基准
● 90% 以上的卡片详细说明了训练数据的特征
● 100% 的情况说明书阐明了管理道德风险的程序
偏见检测与缓解
如果不加以控制，损害某些人口群体的偏见可能会在多个点渗入模型。使用偏见测试套件和数据集，持续审核跨性别、种族、年龄段、地域和其他敏感属性的歧视性绩效差异。探究弱势群体误报率、误报率和不确定性较高的原因。
通过对抗性去偏等技术纠正偏差，通过改变损失函数来减少与属性相关的模型预测。调整决策阈值以尽量减少影响差异。或者应用合理的数据增强、噪声注入或重采样来改善子组表示。
关键指标包括：
● 不同子群体的假阳性和假阴性结果相同 ● 不同子群体的输出不确定性水平相同 ● 统计检验证明绩效指标中不存在零偏差
可解释性和可审计性
复杂的 LLM 需要大量的参数和数据集，这使得可解释性变得具有挑战性。但可解释性对于可靠性来说仍然至关重要。用户必须理解模型逻辑才能建立适当的信任。
通过局部近似方法阐明模型行为，突出最能影响输出的输入特征。生成反事实，显示翻转预测的最小变化。设计交互式可视化仪表板，跟踪转换文本的中间层。
最重要的是，通过记录关键技术参数、数据版本和质量基准来诊断意外行为，从而实现全面审计。任命受问题升级和模型暂停程序管理的监督委员会。授予用户申诉渠道以抗议不良系统行为。
跟踪以下指标：
● 代表性解释的准确性提高 ● 允许用户查询模型基础的渠道 ● 可追溯到特定参数/数据的决策百分比 ● 监督政策和委员会可见性
风险评估框架
人工智能系统与技术、社区和物理环境之间动态交互。持续评估风险（包括直接风险和环境风险），这些风险可能通过反馈回路和级联效应传播。
利用“道德画布”等负责任的创新工具系统地绘制受益者和弱势群体。使用多利益相关方练习模拟对社会的积极和消极影响。对与网络安全、隐私、可解释性、问责制、偏见和安全相关的风险因素进行分类。
通过品牌声誉、法律责任和社区关系等指标评估突出风险的严重性和可能性。在热图上绘制风险，突出治理干预的优先领域。通过红队在发布后重新评估风险。
有用的 KPI 包括：
● 风险登记册列举了各利益相关者群体面临的威胁 ● 风险图追踪连锁和系统性影响
● 预测模型估计风险可能性和影响
模拟测试
人工智能代理在数字环境中行动，而这些环境只是复杂现实世界的近似值。因此，在发布之前，对预期环境进行详尽的模拟测试可以标记出极端情况和故障模式。
系统地在反映目标使用情况的文本分布上测试语言模型，以衡量性能和道德一致性。对复杂词汇、对抗性攻击和无意义语言等极端情况进行压力测试。通过注入拼写错误或语法错误等排列的模糊测试来确认模型的稳健性。
沙盒数字孪生可安全地制作自主模型原型。通过金丝雀发布评估安全限制。最重要的是，使测试易于重复，以诊断部署后发现的问题。
相关指标包括：
● 测试集覆盖现实世界的语言多样性
● 模拟对齐评分预测场景 ● 从变化测试和金丝雀发布中获得的事后见解
文档标准
详尽的文档记录有助于实现系统的内部治理和外部监督。采用高文档记录标准，在整个生命周期内规范模型的关键技术属性和部署环境。
要求在实时注册表中记录模型版本、训练数据、评估协议、性能基准和弃用计划，以方便审计。记录发现的风险、实施的检查和授权机构。
对于第三方模型，请开发准数据表，记录功能、限制和道德考虑因素，以指导您的应用。通过客户情况说明书记录聊天机器人等人工智能部署，如实传达故障防护措施和跟踪实践。
有用的指标包括：
● 跨管道阶段的目录完成率
● 评估文档与协议的一致性分数
● 可通过文档直接追踪的决策百分比 ● 受影响客户群之间的事实表流通
监控和维护
人工智能系统在动态环境中运行，随着时间的推移，可靠性会逐渐下降。持续监控生产模型，以检测新出现的偏差和泛化下降。建立由历史基线和基准校准的触发阈值，以发出必要的干预信号。
探测因素包括数据漂移（表示输入发生变化）、模型陈旧（表示新模式性能滞后）以及受保护群体之间的分布偏差。通过记录异常模型响应的机制诊断开发过程中未预料到的行为。
通过版本控制机制更新模型，确保变更符合安全性、保障性和公平性的基准。归档并允许对弃用变体进行审核。明确通知用户转换和性能改进。
相关指标包括：
● 解决标记模型退化的反应时间
● 更新前数小时的性能不一致
● 更新后准确度的提升使陈旧的模型焕发活力
事件响应计划
尽管采取了广泛的预防措施，部署后仍可能会发生不可预见的模型故障，从而引发用户/社区问题。制定事件响应计划，以负责任地披露、评估影响并减轻影响。
指定权威联系人来领导响应，必要时撤回模型，通知用户和相关团队。概述解决问题后的事后分析计划，将经验教训融入治理。在客户协议中加入适当的责任条款，确保问题解决后提供支持。
拥有响应基础设施可以恢复信任，确保团队能够迅速、负责任地解决无意的错误。跟踪以下指标：
● 解决中度和高度风险事件所需的时间 ● 事件发生后根据社区调查得出的响应度分数
● 通过客户合同确定责任范围
负责任的人工智能合作
虽然内部团队负责引导创造，但人工智能系统却被部署在混乱的社会现实中。与民间社会组织、政策制定者和社区代表合作，指导其在特定情境中的使用，有助于防止危害。
通过外部咨询委员会与受影响群体和倡导者建立联系，参与规划。通过倡导教育、金融和其他领域负责任的人工智能原则的举措，进行更广泛的监督。开放沟通渠道，接受公众反馈和批评。
积极参与有关人工智能安全、公平和问责的政策对话。与同行分享最佳实践。为管理技术方面和文档协议的标准组织做出贡献。
相关指标包括：
● 多利益相关方参与发展的比率
● 利益集团情绪随时间变化的反馈
● 采用开放的文件标准
组织学习
负责任的创新是一个需要持续投入的反复学习过程。不断将人工智能原则融入战略和运营中。
通过培训模块提高员工意识，使道德成为日常工作中不可或缺的一部分。分享项目汇报中的经验教训，了解在团队内部和跨团队管理人工智能偏见、风险和模糊性方面面临的挑战。通过内部沟通，强调坚持公平和可审计标准的模范表现。
最重要的是，解决领导、技术和业务团队在技能、理解和积极性方面的障碍，将责任感根植于组织文化中。
衡量学习的关键指标是：
● 责任实践培训完成率
● 项目后汇报会议的参与率 ● 负责任的 AI KPI 纳入个人 OKR
关键要点
要实现值得信赖、对社会有益的人工智能，需要在技术、道德和社会方面做出全面、认真的承诺。组织可以通过涵盖战略、数据、建模、风险管理和整个机器学习流程协作的治理来实现负责任的人工智能的成熟。
高管所有权、大量文档、持续监控和多方利益相关者参与可实现主动而非被动的治理措施。制定清晰的指标来衡量所采用检查的有效性。随着时间的推移，组织可以将公平、问责和透明原则嵌入到机构结构中。
