Infosys知识研究院(Infosys的研究部门)对1500名AI决策者进行了调查并发布报告。调查显示，尽管78%的公司认为负责任的AI是推动业务增长的驱动力，但仅有2%的公司制定了充分控制措施，以防范AI可能引发的声誉风险和财务损失，该调查于今年3月至4月间开展。

那么，究竟什么是负责任的AI呢?调查报告的作者们概述了负责任的AI所必需的几个要素，首先是可解释性，“这是赢得对AI系统信任的关键部分”。

从技术角度来看，可解释性涉及通过展示对特定结果影响最大的特征来“解释单一预测”的技术，以及“找出改变模型结果所需的最小输入变化”的反事实分析，另一种技术——思维链推理，“将任务分解为中间推理阶段，使过程透明化”。

实现负责任的AI所需的其他流程还包括持续监控、异常检测、严格测试、验证、强大的访问控制、遵循伦理准则、人工监督，以及数据质量和完整性保障措施。

调查报告的作者们发现，大多数企业尚未采用这些技术，仅有4%的企业至少实施了上述五项措施中的一项，83%的企业在推进负责任的AI方面采取零散方式，平均而言，企业高管认为，他们在负责任的AI方面的投资至少少了30%。

采取更多负责任的AI措施已刻不容缓，几乎所有(95%)的调查受访者都表示，在过去两年中发生过与AI相关的事件，至少有77%的受访者表示，因AI相关事件而遭受了财务损失，53%的受访者表示此类事件对其声誉造成了影响。

四分之三的受访者表示，所遭受的损害至少被认为是“重大的”，其中39%的受访者称损害“严重”或“极其严重”。作者们指出，AI错误“比个别员工造成的简单数据库错误造成的损害更快、更广泛”。

那些在负责任的AI方面领先的企业，其AI事件造成的财务损失降低了39%，平均严重程度降低了18%。

过去两年中，主要的AI事件包括：

• 隐私泄露 33%

• 系统故障 33%

• 预测不准确或有害 32%

• 伦理违规 30%

• 缺乏可解释性 28%

调查报告的作者们表示，那些在负责任的AI方面举措更为先进的企业高管，采取了诸如开发更优的AI可解释性、主动评估并减轻偏见、严格测试和验证AI项目以及制定明确的事件响应计划等措施。

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