人工智能專家Didem Ün Ateum警告稱，沒有道德的人工智能對商業本身構成風險

Didem Ün Ateguum是全球公認的人工智能和數字化轉型權威。憑藉在微軟、埃森哲和施耐德電氣的高級領導經驗，她在負責任創新的前沿建立了職業生涯--新興技術符合人類價值觀和企業道德。

作為領先的人工智能演講者，Didem因其對人工智能如何提高業務績效同時保護信任和透明度的戰略洞察而受到廣泛尊重。她的工作涵蓋數據策略、包容性和道德人工智能治理，使組織能夠利用技術產生可衡量的影響。

在接受網絡安全演講者機構的獨家採訪中，Didem分享了她對人工智能負責任的演變、多樣性在塑造創新中的關鍵作用以及企業如何為下一波技術顛覆做好準備的看法。

Didem Ün Ateum：「從很大程度上來説，這確實很重要。首先，擁有多元化、更具包容性的員工隊伍可以帶來更好的產品和更好的解決方案，因此這對業務有利。這不僅僅是爲了負責任的人工智能或可訪問性。

「顯然，另一個領域是，它允許多元化思維、解決問題和全面創造力。它確實增強了球隊的整體實力，而不僅僅是這里和那里的幾分。

「我認為，最后，這種多元化思維--我的意思是，我想説，隨着人工智能和生成性人工智能等技術的流行，軟技能變得比以往任何時候都更加重要。

「換句話説，團隊精神、領導力、協作技能--科學證明，所有這些軟技能在多元化思維和包容性團隊中更加常見。這就是為什麼我認為它對業務有多重好處。"

Didem Ün Atezia：「是的，我的意思是，這是一個很好的問題，而且在我腦海中非常新鮮，因為我在埃森哲有多個客户，在微軟有許多大數據和人工智能項目，最近在施耐德電氣擔任人工智能戰略和創新副總裁。

「我認為還有一些更具技術性和戰術性的挑戰，例如數據。這是一個大問題--一個非常重要的問題。如果數據處於孤島中，那麼我們需要首先開始。它確實必須現代化。它必須在一個平臺上，或者儘可能少的平臺上，所以這是一個非常重要的部分。

「但還有其他技術性較低的、更棘手的事情，比如文化。所有這些技術--我覺得最簡單的部分是技術。擴展這項技術，我並不是在貶低它;它仍然是一項非常重要的工作。但一切都始於人類和文化，並改變這種文化。

「例如，有時，如果人們不願意共享數據或協作，那將很困難。然后還有其他事情，尤其是我們在生成性人工智能中看到的，當用户無法遵循這些模型的透明度或當它們不是很清楚時，可追溯性和可重複性可能會有點挑戰。

「對於董事會、首席執行官和執行委員會等業務決策者來説，面臨的挑戰是權衡和投資需求。這些技術非常強大，投資回報率也非常高，有時很難決定選擇哪些、投資哪些、不幸的是，等待哪些。

「最后，可能最重要的是，缺乏技能和人才。我的意思是，現在有點像金粉。當我最近尋找負責任的人工智能專家時，世界各地的專家很少。

「即使你放眼全球，也只有少數，而且法規不斷變化，風險不斷增加--當然，更不用説普遍尋找人工智能和生成性人工智能人才了。所以我認為最重要的挑戰實際上是我們需要培養的技能。"

Didem Ün Atezia：「第一個是高管贊助--高級領導人絕對意識到與負責任的人工智能相關的機遇和風險。

「第二件事是就公司負責任的人工智能原則達成一致。一些公司已經建立並公佈了這些，如微軟，埃森哲，或BCG等，簡單地適應或採用這些是可以的，但討論-至少是委員會式的討論-是絕對重要的，因為每個公司的戰略和文化是不同的。也許這五六條原則需要與市場上的原則或常見的原則不同。

「然后我們需要擁有一個非常多元化和包容性的團隊，因為這個虛擬團隊必須代表不同的觀點，正如我們所説的那樣。它不應該太大或太小，但應該充滿負責任的人工智能專家以及技術和非技術人才、倫理學家或其他人--包括社會科學和STEM類型的個人資料。

「與任何其他業務主題或職能一樣，我建議的第四步是制定一項計劃，使負責任的人工智能成為記分卡的一部分--業務記分卡。將其視為一個職能，例如人力資源或財務，並制定包含里程碑、指標和關鍵績效指標的年度計劃，以便無論做出什麼決定，都能取得絕對紮實的進展。

「那麼，我想説下一步將是流程、工具、影響評估和框架。外面有很多這樣的東西，所以同樣，這將是一個掃描和採用與您的業務相關的東西的問題。擁有這種系統性的方法非常重要。

「最后，我們繼續進行全面培訓，因為法規正在變化，技術正在變化，員工需要了解如何實施和運營負責任的人工智能，有時需要更多的動手學習。"

Didem Ün Ateum：「我對幾乎所有尖端、最前沿的技術感到興奮，但我確信我有偏見。首先，生成人工智能--我確實認為它是遊戲規則的改變者。

「當一些人，非常資深和有技術意識的人，甚至爭論‘哦，這是炒作還是什麼？’時，我真的感到震驚。「我必須説我很驚訝。如果這項技術不強大和影響力，數十億美元的投資就不會在幾個月內甚至一年內被顛覆或轉型。

「所以，我認為生成性人工智能纔剛剛開始--這絕對非常令人興奮。生成性人工智能的一個子集被稱為生成性設計，目前正處於更加萌芽的階段。將其想象為設計產品的生成性人工智能--它可以是房間的室內設計、設計家俱或設計印刷電路板。再説一次，這是一項非常令人興奮的技術。

「但是，如果我們遠離生成人工智能及其保護傘，我認為量子計算--我們不應該忘記這一點。它也非常強大。最近，我相信我們的觀眾已經意識到生物學、醫療保健和生命科學正在見證技術的令人難以置信的進步--例如合成生物學或人腦和機器接口。現在這些都是非常非常令人興奮的空間。"

Beninga免責聲明：本文來自一位無償外部撰稿人。它並不代表Beninga的報道，並且未經內容或準確性編輯。