为何AI的伦理问题绝不能只是走个流程、应付了事？

当涉及工业革命时，伦理困境从来都不是新鲜事。通常，技术进步会引发关于岗位流失和再培训的担忧。AI 在这方面的真实影响我们尚未完全看到，但这一次，道德层面的担忧更深。

曾在奥迪（Audi）和途易（TUI）等大型品牌领导转型工作的 Antony，将 AI 作为一种“通用技术”的影响力比作电力。然而，与以往的技术浪潮不同，AI 对所有人都触手可及，这虽然赋予了力量，却也带来了严肃的问题。

Antony 提问：“这些工具在编制过程中是否符合伦理？你能解释它们的底层机制吗？你是否理解偏见是如何潜入数据中的？”

他将这一问题比作“海豚友好型金枪鱼”——一个关于来源透明度的隐喻。如果企业对 AI 工具的训练方式视而不见，而输出结果受到带偏见或不道德来源数据的影响，那么这些结果可能与你的价值观相悖。更重要的是，如果你将这些结果用于商业决策或战略制定，你的客户和员工有权知情。

在我主持《How Did You Get That Job?》的四年里，我与许多嘉宾谈过在科技领域引入不同背景人才的重要性。获得关于客户需求的新视角，以及从不同经验中迁移想法，对成功创新至关重要。

Claire 曾担任 Arm 的价值转型与变革高级总监，目前积极参与英国 AI 行业协会（UK AI Trade Association）的“Women in AI”工作组。

她的担忧是什么？AI 可能会破坏职场多元化多年来的进展。

“我们花了十年时间精心打造的多元化体系，现在却有可能因为大型语言模型基于不反映当今包容价值观的历史数据进行训练而塌陷。”

这意味着什么？她解释说，这并不是简单地移除冒犯性语言，而是要消除那些悄然渗入的微妙偏见。例如，Claire 指出，基于过时数据的假设（如医生都是男性）会强化有害刻板印象，并削弱创新能力。

Claire 提出的最有力观点之一，是伦理不仅仅是法律保障，还能为组织带来更多价值。
“伦理与合规最初只是一个打勾式的流程，”Claire 说。“但现在，你可以将 AI 伦理作为品牌定位工具。你可以通过制定伦理章程或安全使用政策来表明立场。”

此外，Claire 补充说，这种主动做法并不需要完整的 AI 战略。它甚至可以成为企业承诺透明、安全、并保持以人为本的起点。这是一个简单却有效的举措，能帮助你的企业在仍在探索 AI 的竞争者中脱颖而出。

如果你是一位企业领导者，正在思考如何在 AI 带来的伦理雷区中前行，以下是基于 Antony 和 Claire 建议的三条可执行步骤：

审计你的 AI 使用情况，了解模型训练所用的数据。向供应商询问数据来源、偏见缓解措施和透明度。如果你无法解释它，就不要部署它。
制定 AI 伦理章程，明确公司在 AI 使用方面的立场。聚焦公平性、问责制以及人类在流程中的角色。这能建立客户、员工和合作伙伴的信任。
从业务战略出发。你可能听过很多次，但值得重复：不要为了 AI 而使用 AI。AI 能帮助企业的方式很多，但并非都值得投入。先识别可衡量的业务挑战，再探索 AI 是否能支持。正如 Claire 所说：“如果你之前都没有衡量这个问题，那它可能根本不是一个真正的问题，也就不值得用 AI 去解决。”

作者

瀚纳仕首席关系官