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Responsible AI 实践

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

风险评估 vs. 影响评估

 

风险

  • 预见潜在问题
  • 负面影响

 

影响

  • 预见潜在性与风险
  • 正面与负面影响
Responsible AI 实践

风险评估有助于：

  • 预判有害影响
  • 主动减轻风险

 

示例：

  • NIST 人工智能风险管理框架（AI RMF）及其操作手册
  • 纽约市第144号地方法
  • 法国 CNIL
  • OECD 的 AI 风险评估框架

目前尚无通用的 AI 风险评估方法。

Responsible AI 实践

AI 影响评估帮助组织：

  • 识别更广泛的影响
  • 确保以人为本的价值取向
  • 促进信任与透明

示例：

  • 荷兰 AI 影响评估（AIIA）
  • Microsoft 负责式 AI 影响评估标准
  • IBM® watsonx
  • 人权影响评估（HRIA）
  • Responsible AI Institute 的 RAISE 基准
Responsible AI 实践

常见陷阱

  • 伦理盲点：隐性偏见
  • 蓝色洗白/伦理洗白：装样子
  • AI 采购主义：业务压倒伦理
  • 影子 AI：未获明确批准或监督

将 AI 影响评估与风险评估结合：

  • 确保对 AI 系统的全面评估
  • 既避免伤害，也主动造福社会

黑暗背景中一只眼睛，象征盲点

1 DALL·E
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