IBM董事长兼首席执行官观点：如何推进可信的人工智_ibm领导

作者：Arvind Krishna，IBM 董事长兼首席执行官

( 2023 年 9 月 27 日)人工智能(AI)不仅影响深远，且事关重大。预计到 2030 年，AI将提升人类生产力，带来高达 16 万亿美元的巨大价值。AI不仅可以推动整体经济和GDP的大幅增长，还将为那些善用AI的个人和组织带来前所未有的竞争优势。不仅如此，AI还可以帮助人类应对和解决诸如研发新药、改善制造业及食品生产效率、应对气候变化等最为紧迫的挑战。

然而，如所有强大技术一样，AI也伴随着潜在的滥用和风险可能。如果无法负责任地部署AI，就有可能产生不利的现实后果——尤其是在一些敏感和安全至上的领域。这是我们必须要克服的严峻挑战，也是我们此刻敦促制定政策的领导 者要即刻着手制定智慧的监管政策的原因。在 IBM，我们相信，智慧的监管应该基于三个核心原则:

#1 需要监管的是AI风险，而不是算法

我们应该规范AI的高风险使用。并非所有AI的使用都具有相同水平的风险，一些AI使用看起来似乎无害，另一些则可能产生深远的后果，譬如传播错误信息、在贷款决策中引入偏见，或者损害选举的公正性。由于每个AI应用都是独一 无二的，我们坚信监管必须考虑到AI部署的环境，并且必须确保AI的高风险使用受到更加严格的监管。事实证明，智慧、精确的监管是行之有效的。

#2 要让AI的构建者和部署者担责而不是免责

我们应该让构建和部署AI的人承担责任。尽管监管部门发挥着重要作用，但其他相关方也必须承担责任。立法应考虑AI构建者和部署者的不同角色，并要求他们在开发或部署AI的背景下承担相应责任。例如，使用AI进行就业决策的公司不能要求豁免就业歧视的指控。同样，如果软件开发人员构建了一款促进欺诈活动的金融算法，他们就应该对其可能造成的潜在危害负责。让我们从以往开发和应用新兴技术的错误中吸取教训，并且在创新和责任之间找到恰当的平衡。

#3 要支持开放式AI创新，而不是AI许可制度

我们不应该为AI建立许可制度。AI许可制度将对开放式创新造成严重打击，并有可能催生一种左右监管的做法。这无意中将会增加成本，阻碍创新，使规模较小的参与者和开源的开发人员处于不利地位，并且巩固少数参与者的市场影响力。相反，AI应该由多数人而不是由少数人且为少数人而构建。一个充满活力的开放式AI生态系统有利于竞争、创新、技能和安全，也保证了AI模型的构建代表不同声音和具有包容性。

IBM 坚持倡导和推进负责任的 AI

一个多世纪以来，IBM 一直站在负责任地引入突破性技术的最前沿。这意味着我们不会在没有充分了解其后果、且能够提供必要的护栏和确保有恰当的问责制的情况下，向公众发布相关技术。相反，我们认为，解决这些创新带来的问题与创新本身同样重要。

我们对于可信和负责任的 AI 的承诺，体现在我们构建和部署 AI 模型的方法当中。AI 模型本质上反映了支撑该模型的数据，这就是为什么 IBM 要采用具有整体性的平台方法，让AI 构建者能够部署可信且负责任的 AI。我们的 watsonx 平台可以确保贯穿整个 AI 生命周期的各个层面和环节的治理——从数据摄取到模型开发、部署和监控，帮助企业部署可信、负责和可靠的 AI。

平衡创新与责任信任的关系

AI浪潮能够且应该载舟。在IBM，我们敦促相关部门采取并实施具有一致性的智慧监管，使大大小小的企业和社会各界都能从当下的AI浪潮当中受益，同时需要解决潜在的滥用与风险问题。IBM 已经做好准备——我们致力在促进负责任的 AI 方面发挥关键性作用，并为构建一个让所有人都可信赖的AI未来做出我们应有的贡献!

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