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责任的回报
加速人人工工智能转型的动机很明显，但人人工工智能面面为了努力力力了解这些
临的监管关注度增加意味着组织需要谨慎行行行事。成就者做对了，我们建立立了一一个人人工工智能模型来检查
他们的行行行为和
确定他们的关键绩效指标。
设计负责可以帮助他们扩展人人工工智能，同时更更好地在对业务结果有组合影响的其他成功因素中，这些成就设计负责
降低风险，满足足监管要求，并为自自己己和利益相关者创造可者是按设计负责的。
持续价值。通过设计负责意味着组织从一一开始就了解将负责任的人人工工
平均而而言言，成功者从一一开始就大大规模应用用负责任的人人工工智智能纳入入其数据和人人工工智能战略的重要性。他们在所有模型
能实践的可能性比比其他人人高高出53%[iii]。我们还了解到，的整个生生命周期中采用用负责任的数据和AI方方法，使组织能够
从2018年年到2018年年，受“人人工工智能影响”的公司收入入产生生信任并充满信心心地扩展AI。
在最近的一一份报告“人人工工智能成熟的艺术”中，埃森哲份额翻了一一番
确定了一一小小部分(12%)的高高绩效组织正在使用用人人工工智能
来创造差异化的增长和成果[i]。这些“人人工工智能成就者”
是2021年年，到2024年年可能会增加两倍[iv]。
与同行行行相比比，他们已经产生生了50%的收入入增长，并如果负责任的人人工工智能被视为事后的想法，
且在客户戶体验(CX)和环境、社会和治理理(ESG)指标不不仅这些好处不不太可能，组织最终可能会对工工人人、消费
方方面面优于其他群体[ii]。者和社会造成真正的伤害（并削弱他们的信任）。
设计负责4MachineTranslatedbyGoogle
监管的作用用
今天，只有35%的消费者相信组织批准后，任何想在欧盟内使用用、构建或销售人人工工
如何实施AI[v]。监管是帮助解决信智能产品和服务的人人都必须考虑其组织的立立法
任缺陷的一一种方方法。要求。
随着公司为越来越多的任务部署人人工工智能，
政府和监管机构正在考虑如何监督遵守法律律、法规和道德规范对于建立立健全
和制定负责任的人人工工智能开发和使用用的数据和人人工工智能基础至至关重要。我们调
标准。英国、巴西和中国等国家已经在查了17个地区和20个行行行业的850名高高
采取行行行动，要么通过发展与人人工工智能相关管，以了解他们的态度
的现有要求（例如，在GDPR等法规中），
要么通过制定新的监管政策。欧盟提出的人人
工工智能法案就是最著名的例子子：曾经并评估他们是否准备好遵守它。这是我们
学到的。
设计负责5