每個企業都有負責任的人工智慧政策。很少有人有執行它的操作實踐。原則與實踐之間的差距是大多數人工智慧倫理失敗發生的地方。縮小這一差距需要將道德檢查嵌入到機器學習生命週期中——不是作為事後的想法，而是作為內建組件。
資料收集：同意和最小化
負責任的人工智慧在模型存在之前就開始了。資料收集應遵循以下原則：知情同意（用戶知道收集哪些資料以及收集原因）、資料最小化（僅收集需要的資料）和目的限制（不得將資料用於超出同意範圍的目的）。這些原則必須在資料管道層級執行，而不是作為政策文件。
訓練：偏差檢測和緩解
在訓練期間，對受保護的屬性執行自動偏差檢查。如果模型對於任何人口群體的表現明顯較差，請調查並緩解：重新平衡訓練資料、應用公平約束或使用對抗性去偏差技術。記錄公平性和準確性之間的權衡——有時，準確性的小幅下降值得公平性的顯著提高。
部署：透明度和覆蓋
生產型人工智慧系統應該：（1）在用戶與人工智慧互動時通知用戶。 (2) 對影響個人的決定提供解釋。 (3) 為高風險決策提供人工優先權。這些功能應該內建到應用程式層中，而不是在部署後附加上去。
監控：持續道德評估
道德不是一次性检查。應監控生產模型：不同的影響（隨著時間的推移，模型對某些群體的表現是否會變差？）、反饋循環（模型的輸出是否會以有害的方式影響其未來的輸入？）以及新出現的風險（新用例、新法規、新社會問題）。建立季度道德審查—而不是年度政策更新。
重點
- 資料收集：同意和最小化
- 訓練：偏差檢測和緩解
- 部署：透明度和覆蓋
- 監控：持續道德評估
結論
道德不是一次性檢查。應監控生產模型：不同的影響（隨著時間的推移，模型對於某些群體的表現是否會變差？）、回饋循環（模型的輸出是否會影響...
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