在過去的10年里，科技領域出現了新的創新，從傳統系統到云計算服務，再到勒索軟件的保護。世界各地的技術團隊正在將重點轉向簡化多云運營，目的是在不增加成本的情況下進行創新。快速采用生成人工智能(GenAI)工具對于保持競爭力至關重要。

但是，誰將為人工智能的行為負責呢？如何確保負責任的人工智能發展和道德創新？我們如何在不損害安全性、合規性、數據主權或尊重他人隱私的道德義務的情況下，最大限度地發揮技術的全部能力?

大企業在做什么?

GenAI是創新的明確催化劑，而責任則是當代最大的技術先驅的主題前沿和中心話題。

在今年的VMware Explore大會上，VMware總裁Sumit Dhawan和Aon首席技術官Rajeev Khanna探討了三個關鍵話題之一：負責任的GenAI。這家全球專業服務企業在120個國家擁有約5萬名員工，是VMware解決方案的忠實用戶。根據Khanna的說法，GenAI“打開了一系列全新的機會。”其表示，Aon從事的是風險咨詢業務，這意味著在對未來的興奮與穩定、謹慎的做法之間保持平衡是謹慎的。

確實如此。人們很容易對科技領域下一個閃亮的目標產生熱情，但要想實現創新并獲得全企業的認可，還需要克服許多障礙。Khanna強調建立和維護負責任的人工智能使用和治理的文化，并且永遠不要忽視人類監督對道德和負責任的人工智能使用的基礎性作用。

將GenAI應用于所有企業在VMware Explore 2023大會上，發布了重大進展。與Nvidia的合作產生了VMware私有AI基金會，將Nvidia企業AI集成到一個多功能平臺中。這允許IT在各種AI/ML工作負載中有效地管理具有隱私、安全性和性能的大型語言模型。

VMware Tanzu產品組合簡化了基于容器的應用程序管理并增強了安全性，而Edge Cloud Orchestrator支持快速邊緣站點配置。更廣泛的增強包括云控制平面，更強大的勒索軟件保護和VMware cloud Foundation的性能提升，最終實現了跨云和邊緣的傳統，現代和AI/ML工作負載的強大平臺。

我們正處于一個變革階段，使各組織能夠優化業務、減少浪費和促進創新。在VMware Explore大會上，該企業再次成為關鍵參與者，為技術部門提供裝備，以提高生產力，加速創新并推動可持續的成功。

當涉及到GenAI時，我們能做什么？

VMware Explore小組討論“負責任的人工智能:人類應該扮演什么角色?”強調我們也不確定人類在GenAI和多云技術的動態融合中扮演什么角色。該小組由首席技術官辦公室負責人Richard Munro主持，在探索指導人工智能系統開發和人類參與的道德原則方面做得很好。

首先，數據記者、紐約大學阿瑟·l·卡特新聞研究所副教授Meredith Broussard將AI定義為“復雜而美麗的數學”。其表示，當談到人工智能時，很多人會想到《終結者》、《星際迷航》或《星球大戰》，但我們需要區分真實和想象。人工智能是一種“模式復制”，將數據輸入計算機，計算機建立模型，模型顯示數學模式，從而做出決策，生成新的文本、圖像或音頻，并預測結果。

然而，引起共鳴的是圍繞人工智能將如何改變文化的討論。Broussard也認同在人工智能系統中對抗偏見和誤解的重要性，同時也假設，將會出現由人工智能偏見所表現出來的社會問題。

專家小組進一步探討了私有人工智能。私有人工智能是指使用易于訓練的小型模型。更少的資源意味著更低的碳足跡和更高的準確性。私有AI允許組織在不對環境產生巨大影響的情況下更快地迭代循環。其不僅涉及人工智能，還涉及云、客戶、內容和環境。

總之，人工智能是一場漫長的游戲。要避免為了滿足人工智能早期成功的要求而快速獲勝的誘惑。重要的是，把選擇作為人工智能的一種能力。

為道德智能的未來鋪平道路

該小組強調，人們應該放心地提出問題，以指導人工智能產生預期的結果。我們的責任是定義人工智能應該做什么和不應該做什么，并提高人們對人工智能的認識，這樣人們就能理解人工智能是如何放大現有的偏見和虛假信息的。

• 可靠:人工智能的可靠性取決于高質量的數據和模型中偏差的減少。還記得Apple在2014年推出的健康應用嗎?其不包括月經追蹤功能。減少偏見并在模型中建立充分的代表性，可以提高可靠性和問責制。
• 道德:人工智能部署的目的必須與社會的改善保持一致，遵守法規。在人工智能模型中嵌入道德準則可以確保負責任的使用。
• 安全:保護人工智能的學習模型至關重要，因為其可能會落入意外之手。保護敏感數據、員工信息和客戶數據是必要的，知道人工智能模型是開源的還是私有的對安全至關重要。
• 隱私:數據的性質決定了其隱私要求。確定數據是否高度敏感、關鍵任務或受監管，對于確定人工智能模型中應該或不應該包含什么至關重要。
• 透明:與員工、客戶和供應鏈合作伙伴就人工智能的作用進行公開透明的溝通，以培養信任，并確保每個人都了解人工智能的目的和潛在影響。
• 非偽裝:解決人工智能不透明的挑戰，了解算法的內部工作原理，其如何驅動結果，以及改變模型內變量以提高透明度的級聯效應是至關重要的。
• 標準:實施護欄是確保負責任和道德的人工智能發展的關鍵方面。護欄有助于設定界限和指導方針，以防止人工智能系統造成傷害或做出不道德的決定。

但，最重要的是，以人為本。GenAI的真正潛力在于其對所有年齡和職業的人的可訪問性，使其成為每個人都可以提問的工具。技術為人類服務。

負責任的人工智能意味著什么?

誰對人工智能負責?簡短的回答是：所有人。Chris Wolf指出，我們不知道的還有很多，也沒有行業標準。

組織、專家和政策制定者在塑造人工智能軌跡方面共同承擔集體責任。當我們期待GenAI做出決策并提供洞察力時，像VMWare平臺這樣的解決方案使我們能夠自信地轉向和適應。我們生活在快速變化的情景和不斷變化的經濟中，使用的模型必須是彈性和動態的。智能云中的GenAI允許靈活性。參與促進合乎道德的人工智能開發和部署的討論。先為人工智能建立基礎設施，然后再擴展。最重要的是，就像Wolf建議的那樣，不斷提出問題，保持好奇心。

想象一下，GenAI在商業中的可能性……如果做得深思熟慮和負責任的話。