原创如何通过风险预测获取『人工智能洞察』？

将“信任设计”注入到AI

中。 当一个错误（或仅仅是一个感知到的错误）足以破坏用户对AI的信任时，如何获得并保持用户的信任？

操作中的每个挑战都是AI的机会，但是企业对AI缺乏信任，因此他们没有积极地抓住机遇，并谨慎选择AI的领域。 根据

ey和Microsoft Europe联合进行的一项最新调查，71％的受访者将AI作为高管的重要考虑因素，而只有4％的受访者在多个流程中使用AI并执行高级任务。

“设计信任”可以帮助企业将风险优化思想嵌入到人工智能的整个生命周期中，并通过将风险功能从被动风险响应升级为功能强大，动态且面向未来的工具来建立信任。

建立人们对AI的信任

建立人们对AI的信任需要各方的合作，而E＆Y信任模型贯穿五个信任支柱。

量化AI风险

ey开发了受信任的AI平台，以提供评估，量化和监视AI影响和可信赖性的综合方法。

受信任的AI平台使用交互式的，基于Web的图表和评估工具来构建AI系统的风险概况，然后使用高级分析模型将用户反馈转化为综合评分，其中包括AI系统技术风险，利益相关者的影响和 控制效果。 技术风险评分由一个复杂乘数组成，该乘数基于技术风险对利益相关者的影响，并考虑了社会和道德影响等意外后果。 治理和控制成熟度的评估是减少AI系统残留风险的缓解因素。

通过结合这三种评分来扩展全文

，可以信赖的AI平台可以计算AI系统设计的剩余风险，公式如下：

的优势在于可以映射剩余风险 覆盖整个AI风险组合，并与企业的风险承受能力相匹配。

应对AI风险

在安永受信任的AI平台提供的机制下，企业可以选择风险缓解策略来应对每种已识别的风险。 如果他们选择使用降低风险的策略，则可以从预定的建议控制措施列表中选择应对策略。

监视AI风险

为了有效地监视AI，有必要建立持续的监视机制以确保AI系统按预期运行。 由于人工智能在投入生产后可以继续学习和调整决策框架，因此建立强大的监控机制以建立信任非常重要。 企业需要不断评估AI系统是否在可接受的性能水平上运行，并确定新出现的风险。

人工监督（例如人在回路中）是人工智能系统的重要风险缓解策略，但是企业需要认识到人工能力的局限性，并结合使用自动化机制。

手动操作最适合处理需要对少量分散信息进行高级认知分析的短期事件。 人类不善于长时间保持注意力，特别是在事故发生率较低的情况下，人类随时可以处理的信息量是有限的。

自动化系统，尤其是由人工智能支持的自动化系统，可以克服这些缺点。 但是，这些系统也带来特殊的挑战，即，用于处置和培训的信息有限。

通过对自动系统通过实时监视提供的警报添加人工洞察，可以为AI提供强大的监视机制保证。 为了使监视和警报机制有效运行，还必须确定AI代理可接受的行为（例如，什么是良好行为？），并将这些行为编码到索引分析中。 例如，在预测不同种族，性别和年龄的信用状况时，会设置准确性和可信度可容忍的偏差。 最后，需要不断评估和更新AI的有效监控机制，以适应操作条件和技术进步带来的变化。 最好的方法是使用迭代反馈机制，该机制利用用户反馈结果，操作员问题，人工智能系统验证，实时监控和更广泛的环境扫描来影响人工智能的重新培训和重新设计以及投资。 掌控之中。

将对人工智能的信任视为竞争优势。 为了在人工智能时代脱颖而出，企业必须利用人工智能的可信赖性来吸引更多的用户，并加快人工智能的部署。

人工智能已经开始颠覆我们的工作和生活方式。 为了在人工智能时代脱颖而出，企业必须优化数据的闭环和信任反馈，以吸引更多用户并加速人工智能的部署。 安永值得信赖的AI平台可以指导AI设计团队制定有针对性的风险缓解策略，并通过洞悉风险的来源和驱动因素来帮助企业完成流程。

安永值得信赖的AI平台可以为企业提供帮助：

?确定AI风险的驱动因素

?对AI风险

进行定性和定量评估?预测AI组件变化的风险影响

?进行基于事实的评估 开发风险缓解策略

?绘制AI产品组合的风险概况

?开发强大的AI风险管理系统

请访问以下链接以查看完整的报告：

https：//www.ey.com/publication / vwluassets / ey-how-can-risk-foresight-lead-to-ai-insight-cn / $ file / ey-how-can-risk-foresight-lead-to-ai-insight-cn.pdf

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