每个企业都有负责任的人工智能政策。很少有人有执行它的操作实践。原则与实践之间的差距是大多数人工智能伦理失败发生的地方。缩小这一差距需要将道德检查嵌入到机器学习生命周期中——不是作为事后的想法，而是作为内置组件。
数据收集：同意和最小化
负责任的人工智能在模型存在之前就开始了。数据收集应遵循以下原则：知情同意（用户知道收集哪些数据以及收集原因）、数据最小化（仅收集需要的数据）和目的限制（不得将数据用于超出同意范围的目的）。这些原则必须在数据管道级别执行，而不是作为政策文件。
培训：偏差检测和缓解
在训练期间，对受保护的属性运行自动偏差检查。如果模型对于任何人口群体的表现明显较差，请调查并缓解：重新平衡训练数据、应用公平约束或使用对抗性去偏差技术。记录公平性和准确性之间的权衡——有时，准确性的小幅下降值得公平性的显着提高。
部署：透明度和覆盖
生产型人工智能系统应该：（1）在用户与人工智能交互时通知用户。 (2) 对影响个人的决定提供解释。 (3) 为高风险决策提供人工优先权。这些功能应该内置到应用程序层中，而不是在部署后附加上去。
监控：持续道德评估
道德不是一次性检查。应监控生产模型：不同的影响（随着时间的推移，模型对某些群体的表现是否会变差？）、反馈循环（模型的输出是否会以有害的方式影响其未来的输入？）以及新出现的风险（新用例、新法规、新社会问题）。建立季度道德审查——而不是年度政策更新。
要点
- 数据收集：同意和最小化
- 培训：偏差检测和缓解
- 部署：透明度和覆盖
- 监控：持续道德评估
结论
道德不是一次性检查。应监控生产模型：不同的影响（随着时间的推移，模型对于某些群体的表现是否会变差？）、反馈循环（模型的输出是否会影响...
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