影子人工智能问题的解决方案

人工智能（AI）是最深刻的技术突破之一，为许多行业带来了一系列好处和机遇。然而，在发展所有这些最新创新的同时，也不能忽视出现新问题的一面，如影子人工智能挑战。

了解影子人工智能问题

我们认为，秘密人工智能，即在不透明或不受控制的情况下运行的隐蔽人工智能，是人工智能得以安全、有用地使用所需要解决的最大问题。然而，我们发现，这些智能系统大多在后台运行，在不了解系统受害者情况的情况下，做出控制其结果和命运的决定。在人工智能的色彩下，流氓算法、有偏见的模型和未经授权的人工智能程序等两种形式都可能出现。

越来越强大、越来越容易获取的人工智能软件和硬件助长了影子人工智能的争议。随着人工智能在日常生活中的应用变得越来越便宜和简单，实体可能会在不了解其影响、不关心道德后果和法律规定的情况下使用人工智能系统。

人工智能影子问题的影响

人工智能假名能力给社会、商业公司和个人带来了几个紧迫的问题。

道德关切

影子人工智能等带有偏见的处理方式可能导致更多的不平等。例如，这些系统可能会强化偏见，或由于系统建立在有偏见的数据基础上，或由于没有经过足够的监督和审查，而被同样的偏见所驱动。

监管风险

不受监督和控制的自主人工智能系统如果不合规，可能会导致违反数据隐私要求、安全和其他法规，因此可能会依法承担法律和经济后果。

声誉受损

脱离实际的人工智能技术在道德上失效或为公司带来有害结果的例子可能会给品牌带来负面影响。这种情况可能会导致消费者信任度、品牌知名度等方面的损失。

安全威胁

当人工智能系统被怀有恶意的实体访问时，即使该实体没有军事或执法意图，也会产生威胁。这些人工智能系统在不透风的墙后面，可能成为攻击关键系统的切入点，从而可能导致数据泄露、关键基础设施泄露等。

应对影子人工智能问题的策略

管理影子人工智能的策略，确保人工智能的安全、合规和高效。

透明度和问责制

公司和政府应致力于提高创建和使用人工智能应用和系统的透明度和问责制。之所以如此，是因为这意味着要建立记录人工智能算法、数据来源和决策过程的机制，使其具有可追溯性和可审计性。

人工智能伦理治理

因此，建立强有力的人工智能道德治理框架可能是克服影子人工智能某些弊端的关键一步。这不仅需要制定明确的道德框架和应遵循的标准，还需要建立审查和监督架构。

教育和认识

培养人工智能公民意识可以通过提高开发人员、数据科学家和决策者对人工智能伦理、风险和最佳实践的理解来实现。这是防止影子人工智能蔓延的唯一途径。培训和辅导活动、研讨会和教育辅助工具是确保人工智能道德的关键因素。

遵守法规

企业必须保证遵守与人工智能开发和部署相关的法律、法规和标准。这些可能是数据保护法规（如 GDPR）、私法文书和司法方法，以及人工智能治理的新发展。

合作与伙伴关系

所有行业参与者、法律制定者、学术界和民间社会的参与将有助于更有效地应对 “影子人工智能 “问题。通过合作，利益相关者将有机会分享最佳实践，就现行标准开展合作，并制定指导方针，使人工智能的发展尽可能负责任。

持续监测和评估

应定期检查人工智能系统的性能、行为和影响。这种指导机制将有助于发现和解决人工智能影子事件。企业需要构建持续监控、反馈和性能评估的方法，以确保人工智能工具在道德和功能上正常运行。