18、企业人工智能治理与可解释性工具包深度解析

企业人工智能治理与可解释性工具包深度解析

1. 企业内部人工智能委员会的角色

在企业人工智能治理中，内部人工智能委员会起着关键作用。有偏差的自动化决策不仅违法，还会对企业造成损害。在委员会的尽职调查阶段，需要识别并解决这些问题，并借助卓越人工智能中心的技术专家进行缓解。

有效的企业人工智能治理需要明确的角色和职责、一致的流程以及高效的沟通渠道。内部人工智能委员会的责任是支持这一框架，确保新技术的成功采用，并明确利益相关者之间的角色、职责、流程和沟通。

委员会中有两个关键角色，首席数据官（CDO）和首席人工智能官（CAIO）。CDO负责监督组织的数据战略，确保数据的准确性、安全性和合规性；CAIO则监督人工智能计划，使其与业务目标和道德标准保持一致。虽然这两个角色有时会有重叠，但关键区别在于CAIO专注于高级分析和人工智能方面，而CDO处理数据战略的各个方面。

当涉及高风险系统的行业，如金融和医疗保健时，建立强大的制衡框架尤为重要，因为这些工具的错误实施或使用可能导致严重的失败。

2. 建立可重复的流程、控制和评估

为了跟上不断发展的法规要求，确保人工智能系统的清晰性、可重复性、可审计性和透明度，必须为人工智能项目和计划建立明确、可重复和可审计的决策程序和控制。

这些控制机制确保在人工智能应用的开发和实施过程中遵守组织政策和流程。同时，可重复的人工智能评估能力也至关重要，它允许对自动化决策过程进行长期的一致评估。

可重复性和可再现性对于进行影响评估、准确可靠地衡量模型随时间的变化以及确保实验可以使用相同的数据和参数重复进行至关重要。在某些情况下，模型中可能会引入随机性，这就需要相