IBM商业价值研究院|研究洞察
AI伦理道德方略
助力企业建立值得信赖的
人工智能文化如何从IBM
获得帮助
客户可以利用IBM深厚的行业、职能和技术专长、企业级
技术解决方案以及基于科学的研究创新来实现人工智能、
分析和数据方面的潜力。
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2摘要
组织可以通过战略方法来企业领导要对当今企业的人工智能
解决人工智能伦理道德问伦理道德负责
题，从而使自己区别于其他非技术高管现在是人工智能伦理道德的主要拥护者，这
组织。一比例从2018年的15%增长到3年后的80%，79%
的CEO现在准备采取行动（之前只有20%）。
许多组织在有意义的人工智能方面
取得了坚实的进展
超过一半的组织已采取措施将人工智能伦理道德纳入
其现有的商业道德方法中，其中许多组织正在创建针对
人工智能的伦理道德机制。
但意向与行动之间的差距仍然太大了
例如，拥有多元化和包容性的员工队伍对于减少人工智能
中的偏见（68%的组织承认这一点）很重要，但人工智能
团队的多样性仍然远低于其组织的员工队伍：相比之下，
人工智能团队对女性的包容性低5.4倍、对LGBTQ+个
体的包容性低4倍以及对种族包容性低1.7倍。
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cXeWbVwWrRnObR8Q6MsQmMsQsQlOmMxOeRpPmN7NmNwOxNpPnRMYtRtP推进可信赖的人工智能迫在眉睫
只需浏览头条新闻，企业领导即可知道，面临各种社会、环境和政治问
题的公司比比皆是。
客户、员工甚至股东会更频繁地要求组织不仅对当前关注的问题采取有原则的立
场，而且还要采取有意义的行动来实现明确的结果。（参见观点“如果正确行事，做
得好的公司可以做得更好。”）
今天的高管越来越受到这些力量的影响，其中许多要求超出了高管通常的舒适区。
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事实上，近0%6的人表示，近期的社会和经济动荡预计将影响更广泛的社会契约。
正如IBM商业价值研究院(IBV)在2018年进行的一项调查中首次研究的那样，此类
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动荡波及到了人工智能和数据领域。
对于普通人群来说，不可信人工智能的定义可能很明显：歧视、不透明、滥用以及其他
方面未能达到普遍的信任预期。然而，推进值得信赖的人工智能仍然具有挑战性，
因为有时需要采取务实的平衡行动，例如，“可解释性”（理解人工智能算法结果背后
的基本原理的能力）与“稳健性”（算法得出结果的准确性）之间的平衡。
如果不解决这些权衡问题和其他伦理问题，组织就不能再采用人工智能。他们唯一
的问题在于，是否有策略地、有目的地和深思熟虑地面对这些挑战。
广义的技术部门已经迈出了第一步。这些企业包括许多数字原生代，他们拥有高增
长、高利润的平台，这些平台可以补足以消费者为导向的商业模式的伦理缺失。因
此，他们组建了庞大的团队和多层流程来满足需求，并取得了不同程度的成功。
2观点
如果正确行事，做得好
的公司可以做得更好
公司提高股东价值的传统职权范围越来越窄。媒体放大了消费者、公民、员工和投资
者的更广泛需求，这促使组织更加关注利益相关者对业务结果所受影响的担忧。
这种增长趋势在IBV的可持续发展研究中有明显反映：两年前，只有8%的消费者愿
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意支付超过100%的溢价来支持有理念的品牌。最近，有43%的人表示他们愿意支
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付溢价来支持可持续和对环境负责的品牌。
近70%的员工表示，他们更有可能接受他们认为对环境和社会负责的组织的工作机
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会，类似的动态会影响员工留存率。
此外，68%的组织客户和62%的员工表示，他们有能力通过越来越多地表达自己的
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观点来迫使企业做出改变。
个人投资者也将可持续性纳入其财务决策。有一半人表示，公司的倾向变化风险会影
响其财务风险。此群体的92%人预计将在未来12个月内根据环境因素和/或社会责
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任因素，决定投资、撤资，或游说基金经理改变投资组合。
事实上，在重新设想传统的股东资本主义以解决对更广泛的利益相关者来说很重要
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的道德和伦理问题方面，势头也有所增强。
然而，这并非采用最新流行咒语一类的简单操作。借助这些市场趋势成功获益的公
司，不只将可持续性视为另一个社会浪潮，更使之成为业务转型的催化剂。惟有如
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此，他们才得以在整个企业中努力开展有意义的实践。
做正确的事，这类企业价值观不仅仅是陈词滥调；它们可以带来真正的财务价值。
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