沃卡惠伴隨數據科學變得越來越復雜，消費者漸漸要求更個性化的客戶體驗，AI是幫助企業更好地了解客戶和受眾的工具。不過，即使AI擁有世界上所有的潛力，假如我們無法弄清楚怎樣解決仍然存在的道德挑戰，那么這種全部潛力可能永遠無法實現。
伴隨這項技術的發展，所有尋求實施AI戰略的領導者都應該牢記一個問題，就是怎樣在合乎道德和負責任的情況下在企業內最大限度地運用AI。
為了實施和擴展能夠帶來正投資回報的AI功能，同時最大限度地降低風險、減少偏見并推動AI實現價值，企業應遵循以下四項原則：
1.了解目標、目的和風險
大約七年前，某組織發布了他們所謂的“新興技術的炒作周期”，預測了將在未來十年改變社會和商業的技術。AI是這些技術中的一項。
這份報告的發布，促使企業爭相向分析師和投資者證明自己精通AI，很多企業開始將AI戰略應用到自己的商業模式中。然則，有時候這些策略被證明執行不力，只能作為現有分析或數字目標的事后補充。這是因為企業沒有清楚地了解他們正在尋找AI來解決的業務問題。
企業開發的AI和ML模型只有10%被實施。有問題的企業與可以使用AI解決該問題的數據科學家之間的歷史性脫節使AI滯后。然則，伴隨數據成熟度的提高，企業已經開始將數據翻譯器集成到不同的價值鏈中，譬如以發現和轉換結果的市場營銷業務需求。
這就是為什么制定道德AI戰略的首要原則是了解所有目標、目的和風險，然后在企業內建立一種分散的AI方法。
2.解決偏見歧視問題
由于從未恰當地開發出AI解決方案來解決偏見問題，招致大小企業的聲譽都受到了損害，客戶也不信任它們。所以建立AI模型的企業必須采取先發制人的措施，以確保他們的解決方案不會導致傷害。做到這一點的方法是，建立一個框架來防止任何對算法預測的負面影響。
比如，假如一家公司希望通過調查更好地了解客戶的情緒，譬如代表性不足的社區怎樣看待他們的服務，他們可能會使用數據科學來分析這些客戶調查，并認識到所發布的調查中有一定比例的答復是非英語語言，這是AI算法可能理解的唯一語言。
為了解決這個問題，數據科學家們不僅可以修改算法，還可以結合語言的復雜細微差別。假如能夠理解這些語言上的細微差別，并將AI與更流暢的語言相結合，使這些結論更可行，企業將能夠了解代表性不足的社區需求，以改善他們的客戶體驗。
3.開發全方位的基礎數據
AI算法能夠分析大量數據集，企業應優先考慮為其AI模型使用和攝取的數據標準開發框架。為了成功實現AI，一個整體的、透明的和可追蹤的數據集是必不可少的。
AI必須考慮到人類的干擾。譬如俚語、縮寫、代碼詞，以及更多人類在不斷進化的基礎上發展出來的詞匯，每一種都可能讓高度技術的AI算法出錯。無法處理這些人類細微差別的AI模型最終會缺乏整體數據集。就像試著在沒有后視鏡的情況下駕駛一樣，雖說擁有一些需要的信息，但缺少關鍵盲點。
企業必須找到歷史數據和人為干預之間的平衡，以便讓AI模型了解這些復雜的區別。通過將結構化數據與非結構化數據相結合，并訓練AI識別兩者，可以生成更全面的數據集，并提高預測的準確性。進一步說，第三方對數據集的審計可以是一個額外的好處，沒有偏見和差異。
4.避免算法開發的“黑匣子”方法
要讓AI合乎道德，就需要完全透明。為了制定同時透明、可解釋和可解釋的AI策略，企業必須打開代碼的“黑匣子”，以了解算法中的每個節點是怎樣得出結論和解釋結果的。
雖說這聽起來很簡單，但要實現這一點需要一個強大的技術框架，該框架可以通過查看底層代碼來解釋模型和算法行為，以顯示正在生成的不同子預測。
企業可以依靠開源框架跨多個維度評估AI和ML模型，囊括：
AI是一項復雜的技術，假如企業不小心的話，它會有許多潛在的陷阱。一個成功的AI模型應該從第一天開始就優先考慮道德問題，而不是事后才考慮。在各個行業和企業中，AI不是一刀切的，但應該取得突破的一個共同點是致力于透明和公正的預測。
