新研究提出识别可信任AI的标准化方法
德国电气工程师协会（VDE）和德国贝塔斯曼公司的一项新研究展示了如何将人工智能（AI）的道德原则用于实践。这项名为“从原则到实践——操作性AI道德的跨学科框架”的研究提出了一个标准化方法，帮助消费者识别AI产品或服务的可信任水平。
尽管现在有很多关于AI的道德指南，但可实际操作的解决方案却少之又少。其中一个最大的阻碍是“透明”和“公平”等原则的定义模糊，在理解上也存在偏差。此项研究意在填补空白，提出了准确、具体地实施通用AI道德原则的方法，此方法基于三个工具：VCIO模型、AI道德标签和风险分类。
所谓的VCIO模型（Value, Criteria, Indicators, Observables）将价值分解为标准、指标和可观察量。政策制定者、监管和监督机构可采用该模型来明确AI系统的要求，并进行实施。其次，研究提出的AI系统道德标签可帮助企业清晰、统一地描述其产品的道德特性。该标签是以家电能源标签的成功案例为基础，可帮助消费者和企业对市场上的产品进行比较。
最后，该模型的第三个要素——风险矩阵，能帮助对AI应用案例进行分类。AI的系统特性是否“道德”，取决于具体的应用案例。研究提出的风险矩阵方法可对应用进行分类。风险矩阵分为四个级别：0级、1级、2级或3级，考虑了潜在损害的程度、受影响人员的依赖性，或者他们规避AI决定或选择另一系统的能力。最低级0级无需考虑任何道德问题，而1至3级的AI系统则只有在授予AI道德标签的情况下才能使用。
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来源：CEN和CENELC网站，翻译：曹欣欣
