负责伦理人工智能

人工智能（AI）的道德使用有多重要？这应该由谁负责？对于任何对这项大肆宣传的技术的潜在好处和风险感兴趣的人来说，这些都是非常相关的问题。在我们未来的第一个阶段，DNB银行高级分析卓越中心的高级数据科学家山下爱子（Aiko Yamashita）接受采访时说，这只是我们向他提出的两个引人注目的问题。顾名思义，这些讨论的目的是什么，你可以跟上在这里它将利用行业专家的见解，对人工智能和数据科学将把我们带向何处构建更清晰的图景。

在最近的一次LinkedIn脉冲后，我们的“未来说”主持人肖恩·朗强调了过去几年里，关于人工智能的一系列不太积极的头条新闻。对优步司机的机器人攻击和学生对算法生成的考试成绩的抗议只是两个显著的例子。鉴于Yamashita拥有实验软件工程博士学位和奥斯陆大学(Oslo University)副教授的简历，就不足为奇的是，他对我们在道德和负责任的人工智能方面所面临的挑战和机遇给出了真正的启示。

山下认为，定义人工智能的未来在很大程度上是一个共同的事业。政府、企业和公民都可以发挥重要作用。共同努力对于确保制定适当的指导方针和最佳做法至关重要。

当然，毫无疑问，她相信在我们应对这一流行病和持续的气候危机等领域将取得进展。但适当使用人工智能需要勇气和谨慎的平衡。虽然她非常热衷于人工智能的商业应用，但山下幸男认识到这项技术的影响遍及整个社会。因此，她热衷于去除围绕它的神话和神秘。

无论我们的技术专业水平如何，都应该鼓励我们大家对这里所涉及的原则感兴趣。作为公民和消费者，我们需要为围绕我们如何以及在何处使用人工智能的争论做出贡献。我们似乎很高兴相信谷歌地图可以指引我们到达目的地，但我们是否希望同样的技术来决定我们的签证或公民身份申请？需要划定边界。

在Yamashita在DNB的工作中，这是一种非常明显的哲学。同样，这里的讨论不是关于技术的具体细节。重点是人和文化。北欧最大的银行DNB是如何实现如此令人印象深刻的数字转型的?更重要的是，他们的路线图现在往哪里走?

Yamashita还分享了关于谁是一个好的数据科学家以及他们在一个组织中的确切位置的有趣想法。DNB有意识地解决了数据科学孤岛的危险。联合方法意味着数据科学家尽可能接近领域专家。首要任务是为人工智能项目提供清晰、可量化的回报。

至于数据科学家本身，她强调了缺乏明确定义的工作说明书是如何导致不同背景和技能的“动物园”的。这无疑是一项资产，但又让我们回到了建立指导方针的必要性，以引导他们的精力和专业知识。潜在的风险总是需要被识别和处理。

山下提醒我们，人工智能最终只是另一种工具。如何使用它的责任牢牢掌握在我们手中。在金融部门工作时，她敏锐地意识到信任的重要性和价值。人工智能的相似之处显而易见。问责性、开放性和可解释性不仅仅是勾选框，它们是广泛接受的道德应用的基础。更重要的是，我们围绕人工智能的对话越多，结果就越好。《未来说》系列是牵牛星决心参与的一部分，我们热烈欢迎您的参与。你可以观看爱子的完整采访bob电竞官方在这里并注册Series 2更新在这里.