迈向人工智能治理研究报告：2024EqualAI峰会洞察及建议.pdf
本文档是RAND和EqualAI联合发布的关于人工智能治理的会议记录，重点介绍了2024年EqualAI峰会的见解和建议。峰会汇集了来自多个行业的公司代表，旨在探讨人工智能开发、获取和整合中的最佳实践、挑战和经验教训，以建立和评估人工智能治理的指标。
**核心内容包括：**
* **现有方法：** 介绍了企业在人工智能治理中采用的工具、指标和方法，包括EqualAI的框架、政府机构的原则（如美国国防部的伦理原则）以及NIST的人工智能风险管理框架（RMF）。
* **技术挑战：**
* 难以评估外部模型，因为缺乏透明度以及未针对组织用例进行测试和调整。
* 难以确定高风险用例的优先级，并在评估生成式人工智能系统时面临标准化指标的挑战。
* **组织挑战：**
* 不一致的组织目标可能会阻碍人工智能治理的投资。
* 公司文化对人工智能治理至关重要，需要建立支持性文化和转变观念。
* 领导层和员工的支持对可持续治理至关重要。
* 需要加强与供应商的关系，弥合技术知识差距，并促进供应商模型的更好集成。
* **建议：**
* **企业：**
* 维护人工智能工具和应用的集中目录，并定期更新。
* 标准化供应商问题，以对齐评估标准。
* 创建一个人工智能信息工具，如聊天机器人，为员工提供清晰的治理答案。
* 促进多方利益相关者的参与，包括内部和外部。
* 利用现有流程（如危机管理和技术风险管理）来支持人工智能治理。
* **联邦政府：**
* 立法、促进或激励建立一致的监管框架，以标准化人工智能治理。
* **结论：**
* 协作环境对有效的人工智能治理至关重要。
* 组织需要优先考虑建立重视最佳实践并得到领导层支持的文化。
* 关键建议可以支持在全国和全球公司中整合和标准化最佳实践。
文档强调，通过构建资源和社区来分享最佳实践和经验教训，对于维持人工智能治理至关重要。
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