《AI Magazine》探讨了人工智能带来的一些风险。随着人工智能继续在多个行业占据主导地位，我们考虑了该技术未来可能给企业带来的一些风险
人工智能已迅速成为企业创新的宝贵工具。然而，尽管它为组织打开了许多大门，但也存在一些必须考虑的相关风险。
虽然企业渴望最大限度地发挥人工智能的价值，但也建议他们注意相关风险。为了减轻这些风险，建议企业制定明确而平衡的人工智能战略，以确保重要数据、服务和人员的安全。
考虑到这一点，《人工智能杂志》考虑了人工智能带来的一些风险，这些风险在撰写本文时引起了公众的最大关注。
10. 生存风险
公众担心如果人类失去对人工智能系统的控制会发生什么
从长远来看，生存风险是与人工智能技术密切相关的威胁，因为存在诸如失去对人工智能系统的控制之类的长期风险的潜在危险。
公众对一些企业开发通用人工智能 (AGI) 感到特别担忧，有些人认为该技术超越人类智能存在危险。为了缓解这些担忧，企业可以促进问责文化，特别是在人类监督方面，此外还可以让人工智能系统更易于理解。
9.依赖性
过度依赖人工智能系统可能会长期阻碍业务发展
虽然人工智能在某些行业和工作领域具有无价的价值，但企业过度依赖该技术来开展业务运营的风险仍然存在。如果不加以缓解，可能会导致创新能力下降以及创造力和批判性思维等人类技能的丧失。
如果组织希望避免员工过度依赖人工智能，那么采用“工具而非补充”的思维方式至关重要。以这种方式使用人工智能可以发挥极大的帮助，让员工可以专注于更复杂、更具创造性的工作。
8. 电力垄断
将人工智能开发集中在某些公司可能会导致权力失衡
考虑到人工智能发展所需的速度和资金支持，一些大型企业可能拥有更多的准入和创新机会也就不足为奇了。然而，将人工智能的发展集中在少数几家大公司身上可能会导致权力不平衡和对市场的更大影响力，从而导致更大的偏见和明显的不平等。
为了缓解这种情况，欧洲议会提出了一些法规，例如更好地支持中小企业开展人工智能创新项目。
7. 道德困境
人工智能伦理是用户关注的重大问题
人们对人工智能伦理存在一些担忧，因为不道德的技术引发了人们对偏见、不准确性甚至人工智能幻觉的担忧。随着这些系统在工作环境中变得越来越复杂和普遍，保护措施将需要成为一项关键优先事项，以阻止人工智能演变为恶意或破坏性。
构建具有道德价值观的人工智能可能是一项挑战，这引发了人们对人工智能决策的道德影响的质疑。重要的是，这些系统必须公正地构建，这意味着要接受广泛数据的训练。
6. 错误信息
错误信息可能损害组织的诚信
用来误导或操纵个人或组织的人工智能内容可能会对企业运营甚至公众舆论造成极大损害。如果人们相信这些虚假内容，它们可能会威胁民主进程并加剧社会普遍不信任。
值得注意的是，深度伪造是人工智能操纵最广为人知的形式之一，人们在政治选举或公共事件前制作图像或视频来误导人们。
印度等国家已经开始严厉打击企业内部使用深度伪造技术的行为。
5. 工作岗位流失
如果不负责任地使用，人工智能可能会导致技术岗位持续流失
虽然人工智能可以成为支持员工的绝佳工具，但组织内某些任务的自动化可能会导致某些部门裁员。目前，多家科技公司已经裁员相当多，将重点转向人工智能，最近一次裁员是思科，该公司将于 2024 年 8 月裁员。
在人工智能方面，取得平衡至关重要。特别是在新兴市场，组织可以通过加大对教育和培训计划的投资来保护其员工免遭人工智能取代。
4.安全威胁
人工智能可用于发动复杂的网络攻击
人工智能可能给组织带来重大安全威胁，因为它会引入漏洞，被恶意攻击者利用。该技术可以通过数据中毒等攻击对系统造成破坏，攻击者可以操纵人工智能训练数据，此外还可以窃取数据、破坏服务或进行未经授权的活动。
它还可用于发起网络攻击或网络战，这必然会带来重大安全威胁。确保人工智能系统免受恶意使用至关重要。
3. 数据隐私问题
个人数据被滥用的可能性是一个主要问题
随着人工智能变得越来越复杂，其对隐私的影响令人担忧。该技术通常需要大量数据，这不可避免地给那些试图保护敏感和个人数据的企业带来了重大担忧。
由于人工智能可能被滥用引起公众担忧，因此采取严格的数据保护措施至关重要。
2. 缺乏透明度
人工智能缺乏透明度可能导致工人之间的不信任
与任何业务领域一样，缺乏透明度的后果可能对企业产生深远影响，导致误解、不信任甚至财务损失。对于人工智能而言，缺乏透明度可能会引发道德问题。
据《福布斯》 2024 年 1 月报道，许多人工智能系统都以“黑匣子”的形式运行，这使得人们很难理解它们是如何做出具体决策的。由于缺乏透明度，这可能导致不信任和问责问题。
当谈到人工智能治理时，人与机器之间的这种诚实至关重要，因为人工智能能够以人类可以理解的方式解释其决策非常重要。
1. 偏见和歧视
人工智能有可能延续甚至放大社会偏见
如果训练人工智能系统的数据存在偏见或不够平衡，那么该系统可能会延续甚至放大现有的偏见。这可能会导致工作场所内广泛领域的不公平待遇，甚至对员工或整个企业造成有害后果。
为了缓解这种情况，组织需要确保其 AI 系统在广泛且包容的数据集上进行训练。同样，科技巨头 IBM 建议，公司在处理数据的每个阶段都必须意识到潜在的偏见，以免偏见被输入 AI。
确保这些流程安全执行并符合公司治理策略将在长期带来更积极的业务成果。
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