人工智能融合的前景与风险

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La 将人工智能融入我们生活的方方面面 这一切发生的速度远远超出了大多数组织和个人的想象。从最初的推荐算法，我们以创纪录的速度发展到能够撰写报告、分析合同、创建超逼真图像以及在关键业务流程中自动做出决策的生成模型。

这种加速扩张带来了巨大的可能性，但也带来了一些问题。 它带来了风险、道德困境和监管挑战。 这些问题不容忽视。关键不在于在末日预言和天真的技术乐观主义之间做出选择，而在于冷静地了解当前人工智能的实际功能、局限性、最大价值所在，以及如果管理不当可能造成的严重问题。

我们今天对人工智能的理解是什么？

当我们谈论日常生活中的人工智能时，我们实际上指的是一系列…… 基于大量数据训练的优化算法和统计模型它们不是有意识的机器或像人一样思考的“大脑”，而是学习模式并生成对特定任务有用（或合理）的输出的系统。

在商业领域，人工智能之所以流行，是因为 它可以帮助您自动执行日常任务、分析庞大的数据库并支持决策。 其精准度和速度是人类团队无法企及的。从辅助医疗诊断到早期发现金融欺诈，其应用场景正在各个领域迅速扩展。

然而，区分所谓的 受限人工智能 （解决特定问题的那个：图像分类、文本翻译、内容推荐……）以及假设的 通用人工智能它旨在像人类一样思考任何任务。目前，我们大规模使用的都是功能受限的系统，尽管像 ChatGPT、Bard 或 DALL-E 这样的模型看起来非常出色。

这些模型，尤其是语言模型，旨在 计算最可能且社会可接受的回应 它们接受输入，但并非为了理解世界或拥有自己的目标。它们模仿推理，但其底层是复杂的统计计算，而非意识或意图。

人工智能的工作原理：关键技术

大多数现代人工智能应用都依赖于三个主要技术组成部分： 机器学习、深度学习和自然语言处理此外，计算机视觉还应用于图像和视频相关的一切领域。

机器学习或自动学习

机器学习（ML）是专注于以下方面的一个分支： 构建能够从数据中学习的算法无需对每条规则进行显式编程，系统即可发现模式，并据此进行预测、分类或推荐。

在监督学习中，模型通过以下方式进行训练： 标注数据，表明正确答案 （例如，判断一笔交易是否涉嫌欺诈）。另一方面，在无监督学习中，算法能够检测未标记数据中的隐藏结构和分组，这对于……非常有用。 对客户进行细分、检测异常情况或分析客户行为.

行业内的一个典型例子是使用机器学习来…… 分析来自工厂传感器的实时数据 （温度、振动、使用周期）并预测机器何时会发生故障，从而实现预测性维护。

深度学习

深度学习是机器学习的一个子集，它使用 多层人工神经网络 为了学习日益复杂的数据表征，这些网络的设计灵感来源于大脑的结构，尽管它们的实际运作方式与生物学上的运作方式有很大不同。

得益于深度学习，诸如此类的应用层出不穷。 语音识别、高级计算机视觉、推荐系统或自动驾驶凭借庞大的数据集和强大的计算能力，这些网络能够检测到以前无法建模的非常微妙的关系。

例如，在汽车等行业，深度学习被用于…… 解释相机图像、雷达和激光雷达数据 对于自动驾驶车辆而言，几乎可以瞬间估算距离、预测轨迹并决定机动动作。

自然语言处理

自然语言处理（NLP）旨在使系统能够 理解、分析和生成人类语言包括文本和语音。这包括对文档进行分类、文本摘要、翻译、回答问题或进行对话等任务。

当前的大型语言模型（LLM）能够 从海量文本中检测句法结构和语义细微差别这使得它们能够产生出乎意料的自然反应。它们被应用于聊天机器人、虚拟助手、情感分析、客户服务以及公司内部支持等领域。

计算机视觉

机器视觉专注于使机器能够…… 以类似于人的方式解读图像和视频的细节程度。例如，检测物体、识别人脸、读取字符、测量尺寸或识别工业零件中的缺陷等。

这项技术已成为关键组成部分 工厂质量控制、监控系统、医学影像诊断 以及增强现实体验等众多用途。

人工智能的优势和机遇

在经济和社会层面，人工智能开启了通往……的大门。 产品、服务和商业模式方面涌现出新一轮创新浪潮例如，在欧洲，它被认为是推动绿色经济等行业转型的重要驱动力。 工业技术农业、健康、旅游或时尚。

在商业领域，人工智能最大的优势之一是…… 重复性流程和繁琐任务的自动化实体机器人和智能软件可以处理机械操作、事件分类、生成标准响应或数据提取，从而解放人们的时间，让他们能够从事创造性和战略性任务。

另一个关键优势是能够 减少高重复性或高精度活动中的人为错误从使用红外摄像机检测零件中的微小缺陷到自动输入数据，人工智能最大限度地减少了错误，并提高了事件的可追溯性。

与此同时，智能系统也做出了贡献 对大量信息进行分析时具有卓越的准确性这可以为投资决策、价格调整、人员配置或流程再造提供有用的指标。​​这种分析能力提高了业务决策的质量。

在医疗保健领域，人工智能已被用于 以支持基于医学影像的诊断、设计个性化治疗方案并加速药物研发在银行业和金融业中，它有助于检测欺诈行为、评估信用风险以及实现股票市场操作的自动化。

公共服务也从中受益： 交通优化、智能垃圾管理、节能、个性化教育或更高效的电子政务 这些都是清晰的应用方向。与此同时，分析人士指出，负责任地使用人工智能可以通过帮助打击虚假信息、检测网络攻击和提高采购流程的透明度来促进民主的巩固。

生成式人工智能：能力和风险的全新飞跃

生成式人工智能的出现标志着一个转折点，因为这些系统能够 创作原创且可信的内容技术文本、图像、音频、视频或代码，以及实际示例，例如： 如何使用 ChatGPT 创建 WhatsApp 贴纸.

对于企业而言，这带来了以下可能性： 更快地制作文档、营销活动、报告或原型。它还能为团队提供生产力辅助工具。然而，它也带来了质量、知识产权、安全和声誉方面的额外挑战。

其中最显而易见的风险之一是产生 错误信息或“幻觉”该模型捏造看似可信但与现实不符的数据或参考文献。若不加以适当审查，可能导致错误的决策，尤其是在医疗保健、法律或金融等关键领域。

此外，还有一个问题…… 信息安全与隐私如果模型输入敏感数据（客户、患者、业务战略）而没有适当的安全措施，则存在泄露、违反监管规定或不当重复使用该信息的风险。

此外，生成式人工智能可以促进…… 过度依赖技术然而，使用大型模型会增加成本，并且如果所有品牌都使用相同的工具而不进行个性化定制，则可能会过度同质化内容和方案，从而降低品牌的差异化。

人工智能的交叉风险

除了生成方面之外，人工智能的大规模部署还带来了一系列问题。 影响就业、基本权利、安全和经济稳定的结构性风险了解它们是管理它们的关键。

工作岗位流失和技能缺口

人工智能驱动的自动化对就业的影响尚不明确： 它会淘汰某些职位，改变另一些职位，并创造新的职业。行政任务、高度例行的办公室工作或基本控制任务尤其容易受到攻击。

缺乏明确的政策 专业再培训和技能更新许多人可能会被劳动力市场抛在后面，加剧现有的不平等。在计划经济体制下，这种转型可以组织得更好；而在当前的资本主义体制下，在生产结构调整期间，转型通常会导致不稳定和不稳定。

算法偏见和歧视

算法会从历史数据中学习，而这些数据通常 它们反映了现存的偏见、不平等和权力结构。如果这些偏见得不到纠正，系统就会在招聘过程、贷款审批、保险管理，甚至司法系统中复制和放大这些偏见。

我们已经了解一些人员甄选模型案例， 他们有系统地惩罚女性。 因为他们接受的培训主要基于男性模板，或使用了带有种族偏见的犯罪风险评估工具。降低这种风险需要独立的审计、多元化的开发团队以及经过平衡和审查的培训数据。

隐私、监控和基本权利

人工智能拥有的数据越多，其运行效果就越好，这激励了…… 大量收集个人信息面部识别系统、在线追踪、创建详细的行为档案或社交媒体分析可能会侵犯隐私，如果落入不法分子手中，就会变成监视工具。

欧洲立法（包括即将出台的《人工智能法案》）侧重于限制高风险用途，例如： 无需人工干预的大规模生物特征识别或自动化决策即便如此，滥用职权的危险依然存在，尤其是在民主监督较少的地区。

安全、网络攻击和恶意使用

人工智能是一把双刃剑：它能做很多事…… 为了更好地预防、检测和应对网络安全威胁它还会增强攻击者的能力。自动化网络钓鱼活动、生成更复杂的恶意软件，或利用对手样本绕过检测系统，都是其中的一些风险。

在军事和国家安全领域，其影响 自主武器、自动化防御系统和人工智能支持的网络战国际社会对于这些应用的伦理和法律界限，距离达成强有力的共识还很遥远。

信息操纵和深度伪造

借助生成式人工智能，创建相对容易 虚假但非常逼真的视频、音频和图像这些被称为深度伪造视频。这些视频可用于敲诈勒索、政治操纵、名誉攻击或大规模虚假信息传播活动。

与此同时，社交媒体上用于个性化内容的算法可以 将用户封闭在回音室中这强化了极端观点，并进一步加剧了公共领域的两极分化。因此，人工智能成为现有动态的放大器，其影响范围难以控制。

系统的不可预测性和复杂性

随着模型变得越来越复杂和自主， 他们的行为变得越来越不透明，甚至对他们的创造者来说也是如此。这使得解释为什么做出某个特定决定变得困难，而这在受监管领域至关重要。

如果关键职能（医疗保健、基础设施、司法、交通）被委托给不透明的系统，则存在以下风险： 系统性故障、连锁反应以及人类控制的丧失因此，设计具有可解释性、可追溯性和人工干预能力的模型至关重要。

伦理、监管和责任方面的挑战

人工智能的兴起引发了一系列复杂问题： 如果算法造成伤害，谁该负责？如何保证公平性和透明度？应该设定哪些限制？ 传统法规落后于创新步伐，这就造成了法律漏洞。

欧盟正在推动一项人工智能法案，该法案 按风险等级对应用程序进行分类 并对高影响力行业（卫生、交通、就业、司法、安全）提出了更严格的要求。其中规定了有关文件记录、审计、培训数据管理和人员监督方面的义务。

其中一个特别棘手的问题是 发生损害时的责任如果自动驾驶汽车造成事故或自动化系统错误地拒绝贷款，那么责任应该由硬件制造商、模型开发商、运营公司还是最终用户承担？过于宽松的制度会降低产品质量，而过于僵化的制度则会扼杀创新。

与此同时，人工智能伦理要求超越形式上的法律遵守。组织、开发者和监管机构必须 就公正、不歧视、尊重自主权和最大限度减少伤害的原则达成一致而这必然需要一场知情的公众辩论，不仅要有企业和政府的参与，还要有公民和受影响群体的参与。

组织中的人工智能治理：从混乱到通用框架

在许多公司，人工智能的应用最初都是非正式地进行的： 每个部门自行测试自己的模型或自行集成外部服务。市场部使用文本生成器，运营部训练事件分类器，人力资源部试验简历筛选工具……

这种“模型对模型”的方法具有速度快的优势，但从中长期来看会导致 技术碎片化、工作重复以及缺乏控制出现了数十个孤立的解决方案，没有共同的策略、可追溯性或共享的成本和价值指标。

风险正在不断累积： 目前尚不清楚有多少模型正在生产中，它们使用什么数据，以及由谁维护它们。决策记录不完整，阻碍了内部或监管审计。而且，云服务费用持续增长，却无人能清楚了解其回报。

另一种选择是转向…… 集中式治理框架 这使得持续的实验成为可能，但前提是建立在共同的基础之上：模型目录、数据策略、访问控制、共享监控工具、可追溯性和风险评估。诸如企业级人工智能平台之类的专用架构，正是力求将局部灵活性与全局控制相结合。

如果没有这种纪律，人工智能就会成为……的来源 技术债务、法律不确定性和成本超支然而，有了它，它就成为了网络安全或数据管理层面的另一个战略层面，能够提供可持续的竞争优势。

人工智能在企业风险管理中的应用

矛盾的是，许多与人工智能相关的威胁是可以缓解的。 利用人工智能本身作为盟友来管理风险 在组织内部，例如运营风险、监管合规、反洗钱和信息安全等领域，它已经得到应用并取得了良好的效果。

一方面，算法允许 在极短时间内分析大量内部和外部数据检测异常行为模式、令人担忧的趋势或通常先于相关事件发生的因素组合。

此外，特别有价值的还有 预测模型这些工具能够根据历史趋势预测某些风险的发生。这有助于制定预防措施、加强管控或调整保险范围。

在欺诈预防方面，人工智能可以实时监控。 交易、系统访问和资金流动识别那些人眼难以察觉的可疑交易。同样，在合规风险管理中，细分算法有助于根据客户、产品或司法管辖区的风险敞口对其进行分类。

然而，所有这一切都需要： 高质量、管理完善且具有代表性的数据如果没有坚实的信息基础，模型就会产生误报、偏见和错误决策。技术并非取代专业判断，而是对其进行补充，使其更加高效。

近年来，基于生成式人工智能的特定解决方案也应运而生，它们的作用是： 风险管理的副驾驶这些工具能够根据适用的法规、行业情况以及各公司的流程，帮助识别、描述和评估威胁。当这些辅助工具集成到具有适当控制措施的强大平台中时，它们可以显著提高风险团队的工作效率。

以上种种综合起来，呈现出一幅模棱两可的景象： 人工智能具有巨大的潜力，可以改善我们的生产、决策和生活方式，但如果使用时缺乏标准或控制，它也会加剧不平等、错误和冲突。要找到平衡点，需要投资于培训、加强监管、部署健全的治理框架，始终将人置于决策的中心，将人工智能作为工具而不是目的本身。