核心观点
生成式人工智能的兴起带来了伦理关切，平衡其潜在好处与伦理和监管影响至关重要。然而，许多组织缺乏管理生成式人工智能伦理挑战所需的治理和结构。
关键数据
- 80%的商业领导者认为人工智能的解释性、伦理、偏见或信任是生成式人工智能采用的主要障碍。
- 一半的人表示，他们的组织缺乏管理生成式人工智能伦理挑战所需的治理和结构。
- 56%的人延迟对生成式人工智能的重大投资，直到他们对人工智能标准和法规有明确的了解。
- 72%的高管表示，如果认为利益可能伴随伦理成本，他们将放慢生成式人工智能项目的步伐。
- 超过85%的调查对象（消费者、公民和员工）重视AI伦理。
研究结论
- 衡量AI伦理价值的组织可能会领先一步。
- 拥抱AI伦理至关重要，75%的高管认为AI伦理是重要的竞争差异来源。
- 投资AI伦理有潜力创造可量化价值，我们的整体AI伦理框架包括三种ROI：经济影响（有形）、声誉影响（无形）和能⼒（实际选择ROI）。
- 长期而积极的AI伦理策略可以为整个组织创造价值，绝⼤多数公司（54%）预计AI伦理在战略上⾮常重要，高管提到了涉及20个不同业务功能。
- 组织需要在评估人工智能伦理投资回报率时拥抱一种新的视角，将人工智能伦理视为机遇。
AI伦理框架
- 经济影响（有形回报）：人工智能伦理投资的直接财务收益，例如成本节省、增加收入或降低资本成本。
- 声誉影响（无形回报）：支持积极回报或影响组织声誉与股东、政府、雇员和客户之间关系的品牌和文化。
- 能力（实际选择回报）：建立能力的长期益处，首先为人工智能伦理建立能力，可以在整个组织中传播更广泛的价值。
AI伦理投资的回报
- 避免与监管合规相关的成本，或者保留可能因客户将业务转移到优先考虑AI伦理的企业而丢失的收入。
- 促使长期计划负责任地扩展AI。
- 建立独特且有价值的组织能力，可以引领到差异化。
- 提高员工效率或生产力。
- 符合推动业内领先的价值观。
- 抓住市场机遇。
- 保护弱势群体和社区
- 提高客户满意度
- 展现信誉和成熟度
- 支持环境、社会和治理（ESG）工作
- 增强长期风险管理能力
- 为竞争优势进行创新
操作指南
- 邀请最有洞察力的AI伦理专家，向高管介绍AI伦理中损失规避与价值创造方法之间的区别。
- 确定适用于当前AI用例的AI伦理和治理的具体价值创造理由。
- 思考AI用例的预期利益相关者影响，并识别潜在的指标。
- 制定一个能够实现价值创造理由的人工智能伦理实施策略。
- 将价值创造转化为竞争优势。
