AITrust | 哈佛商业评论：AI如何弥合信任差距（AI trust gap）？

主要观点总结

文章主要介绍了人工智能（AI）面临的十二个持续风险，包括虚假信息、安全性和保障、“黑箱”问题、伦理问题、偏见、不稳定性、大型语言模型中的幻觉、未知的未知、潜在的失业和社会不平等、环境影响、行业集中度和国家过度控制。这些问题引发人们的怀疑，导致AI的信任差距。文章指出，无论我们在提高AI性能方面取得多大进展，都必须跨越这个持久的信任差距。而了解并解决这些风险，需要综合运用技术、法律、政策和社会治理的手段，同时保持对新问题的警惕和灵活应对的能力。

关键观点总结

关键观点1: AI面临的十二个主要风险

包括虚假信息、安全性和保障、黑箱问题、伦理问题、偏见、不稳定性等。每个风险都有详细的内容介绍和风险后果。

关键观点2: AI信任差距的存在和重要性

AI的信任差距是由于这些风险产生的，无论是家庭用户还是企业用户、组织中的决策者、政策制定者都必须面对这个问题。为了缩小信任差距，需要公司投资于了解影响其应用的风险并努力减轻这些风险。

关键观点3: AI风险的解决方案和挑战

文章指出解决方案需要综合运用技术、法律、政策和社会治理的手段。同时也面临着挑战，比如数据隐私问题等需要解决这些问题才能真正提高AI的可靠性。

文章预览

Europrivacy认证 文末扫码咨询   详细介绍 CAIM报名 点击   42001AI管理体系实践落地课程 CAIL报名 点击   欧盟人工智能法合规落地课程 AI的信任问题 AI带来的十二个持续风险，正在引发人们的怀疑  作者：Bhaskar Chakravorti 来源：哈佛法律评论 整理：何渊 2024年5月3日 随着人工智能（AI）变得越来越强大，它面临着一个重大的信任问题。考虑以下12个主要问题：虚假信息、安全性和保障、“黑箱”问题、伦理问题、偏见、不稳定性、大型语言模型（LLM）中的幻觉、未知的未知、潜在的失业和社会不平等、环境影响、行业集中度和国家过度控制。这些问题都很复杂，难以解决。但有一种一致的方法可以解决信任差距： 培训、授权和包括人类来管理AI工具 。 去年在AI上的投资达数百亿美元，而像OpenAI这样的领先企业则在寻找更多资金，技术行业正在竞相增加 ………………………………