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人工智慧（AI）不僅影響深遠，且事關重大。預計到 2030 年，AI 將提升人類生產力，帶來高達 16 兆美元的巨大價值。AI 不僅可以推動整體經濟和GDP 的大幅成長，也將為那些善用 AI 的個人和組織帶來前所未有的競爭優勢。不僅如此，AI 還可以幫助人類應對和解決諸如研發新藥、改善製造業及食品生產效率、應對氣候變遷等最為迫切的挑戰。
然而，如所有強大技術一樣，AI 也伴隨著潛在的濫用和風險可能。 如果無法負責任地部署 AI，就有可能產生不利的現實後果，尤其是在一些敏感和安全至上的領域。這是必須要克服的嚴峻挑戰，也是 IBM 敦促制定政策的領導者要即時著手制定智慧的監管政策的原因。IBM 提出智慧的監管 AI 應該基於三個核心原則：
#1 須監管 AI 風險，而不是 AI 演算法
應該規範 AI 的高風險使用。 並非所有 AI 的使用都具有相同程度的風險，有些 AI 使用看起來似乎無害，有些則可能產生深遠的後果，譬如傳播錯誤訊息、在貸款決策中引入偏見，或損害選舉的公正性。由於每個 AI 應用都是獨一無二的，監管必須考慮到 AI 部署的環境，並且必須確保 AI 的高風險使用受到更嚴格的監管。
#2 讓 AI 的建構者和部署者負責，而不是免責
IBM 認為應該讓建置和部署 AI 的人承擔責任。儘管監管部門發揮重要作用，但其他相關方也必須承擔責任。 立法應考慮 AI 建構者和部署者的不同角色，並要求他們在開發或部署 AI 的背景下承擔相應責任。 例如，使用 AI 進行就業決策的公司不能要求豁免就業歧視的指控。同樣，如果軟體開發人員建立了一款促進詐騙活動的金融演算法，他們就應該對其可能造成的潛在危害負責。讓我們從以往開發和應用新興技術的錯誤中吸取教訓，並在創新和責任之間找到適當的平衡。
#3 支持開放的 AI 創新，而不是 AI 授權制度
IBM 指出不應該為 AI 建立授權制度。AI 授權制度將對開放式創新造成嚴重打擊，並有可能催生一種左右監管的做法。這無意中將會增加成本，阻礙創新，使規模較小的參與者和開源的開發人員處於不利地位，並且鞏固少數參與者的市場影響力。
相反，AI 應該由多數人而不是少數人建構，為多數人而不是少數人服務。一個充滿活力的開放式 AI 生態系統有利於競爭、創新、技能發展和安全，也保證了 AI 模型的建構代表不同聲音和包容性。
IBM 堅持倡導和推動負責任的 AI
一個多世紀以來，IBM 一直站在負責任地引入突破性技術的最前線。這意味著 IBM 不會在沒有充分了解其後果、且能夠提供必要的護欄和確保有適當的問責制的情況下，向公眾發布相關技術。我們認為，解決這些創新所帶來的問題與創新本身同樣重要。
IBM 對於可信賴和負責任的 AI 的承諾，體現在建構和部署 AI 模型的方法當中。AI 模型本質上反映了支撐該模型的數據，這就是為什麼 IBM 要採用具有整體性的平台方法，讓 AI 建構者能夠部署可信任且負責任的 AI。
IBM的 watsonx 平台可確保貫穿整個 AI 生命週期的各個層面和環節的管治，從資料擷取到模型開發、部署和監控，幫助企業部署可信任、負責且可靠的 AI。
在創新與責任和信任之間找到平衡
AI 浪潮能夠且應該載舟。IBM 敦促監管部門採用並實施一致的智慧監管，使大大小小的企業和社會各界都能夠從 AI 浪潮當中獲益，同時解決潛在的濫用與風險問題。IBM 承諾在促進負責任的 AI 方面發揮關鍵性作用，期待建構令所有人都可信賴的 AI 未來。
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圖片及資料來源：美通社、IBM
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