部署新的强大生成式AI技术（如ChatGPT）引起了潜在的危害和滥用，法律对这些威胁的缓慢响应促使开发这些技术的公司要求实施AI“伦理”。
但是，这确切地意味着什么？
简单的答案是将企业的运营与政府、多利益相关方组织和学者制定的数十组AI伦理原则之一相一致。但这并不容易。
我们花了两年时间对各个领域的AI伦理专业人士进行访谈和调查，试图了解他们如何追求道德AI以及他们可能错过的内容。我们了解到，实现AI伦理道德不是将伦理原则映射到公司行动上，而是通过实施管理结构和流程，使组织能够发现并减轻威胁。
这可能会令寻求避免灰色地带、希望获得明确和保护性标准的组织和消费者感到失望。但这也指向了人们对公司如何追求道德人工智能的更好理解。
处理道德不确定性
我们的研究是即将出版的一本书的基础，重点是使用人工智能的大型公司中负责管理人工智能道德问题的人员。从2017年底到2019年初，我们采访了23名此类管理者。他们的职务涵盖了隐私官、隐私律师，以及当时是新兴但如今越来越普遍的数据伦理官。我们与这些人工智能道德经理的对话产生了四个主要的启示。
首先，与其许多优点一起，商业利用人工智能也带来了重大风险，公司意识到这一点。AI道德经理对隐私、操纵、偏见、不透明度、不平等和劳动力替代表示担忧。在一个众所周知的例子中，亚马逊开发了一个AI工具来分类简历，并训练它寻找与过去雇用的候选人类似的候选人。科技行业的男性主导意味着亚马逊的大部分员工都是男性。因此，该工具学习到拒绝女性候选人。无法解决这个问题，亚马逊最终不得不放弃该项目。
生成式人工智能引发了更多的担忧，包括大规模的误导和仇恨言论以及知识产权的滥用。
其次，追求道德人工智能的公司很大程度上是出于战略原因。他们想要维持客户、商业伙伴和雇员之间的信任。他们也想要预先采取行动或准备应对新兴的监管政策。Facebook-Cambridge Analytica丑闻中，剑桥分析（Cambridge Analytica）利用未经同意的Facebook用户数据，推断用户的心理类型并以操纵性政治广告的形式将其作为目标，这表明恶性运用先进分析技术可能会摧毁公司的声誉，甚至像剑桥分析公司一样将其拖垮。我们采访过的公司希望被视为人们数据的负责管理者。
AI伦理经理们面临的挑战是如何最好地实现"伦理AI"。他们首先查看了AI伦理原则，特别是那些根植于生物伦理学或人权原则的原则，但发现它们是不足的。这不仅仅是因为存在许多竞争性的原则集。这是因为公正、公平、善良、自治和其他类似原则是有争议的，并且受到解释和彼此冲突的影响。
这导致我们的第三个结论：经理们需要更多高级的AI原则来决定如何在具体情况下采取行动。一位AI伦理经理试图将人权原则转化为开发人员可以问自己的问题的一套问题，以生产更加伦理的AI软件系统。 "我们在34页问题后停止了",经理说。
在面对伦理不确定性时，专业人员借助组织结构和流程来做出决策。其中一些明显是不够充分的。但还有一些虽然仍处于发展阶段，但更有帮助，例如：
- 聘请AI伦理官员来建立和监督计划。
- 建立内部AI伦理委员会来权衡和决定难题。
- 制定数据伦理检查表并要求一线数据科学家填写。
- 与学术界、前监管者和倡导者互动，寻求不同观点。
- 进行算法影响评估，这种评估已在环境和隐私治理中使用。
- 伦理是负责任的决策。
我们研究所得到的关键想法是：寻求在使用AI时保持伦理，公司不能期望发现一个简单的原则集，从全知的神视角获得正确答案。相反，他们应该专注于在有限理解和变化情况下尝试做出负责任的决策，即使有些决策最终是不完美的。
在没有明确的法律要求的情况下，公司和个人一样，只能尽力使自己意识到AI对人和环境的影响，并关注公众关切、最新研究和专家意见。他们还可以寻求大量多元化利益相关者的意见，并且严肃对待高层伦理原则。
这个简单的想法可以在很重要的方面改变话语。它鼓励AI伦理专业人士将重心放在采用决策结构和过程，以确保考虑到影响、观点和公众期望，而不是仅仅确定和应用AI原则——尽管它们仍然是故事的一部分。
最终，我们相信法律和法规将需要为组织提供实质性的基准。但是，负责任决策的结构和过程是一个起点，而且随着时间的推移，应该有助于建立制定保护性和可操作性法律标准所需的知识。
AI的新兴法律和政策注重于过程。纽约市通过了一项法律，要求公司在使用AI系统作出招聘决策前，审核其是否存在有害的偏见。国会成员也提出了法案，要求企业在利用AI进行贷款、就业、保险等重大决策前，进行算法影响评估。这些法律强调预防AI的许多威胁的过程。
一些生成AI的开发人员采取了非常不同的方法。OpenAI的CEO Sam Altman最初解释说，在向公众发布ChatGPT时，该公司的目的是为了给聊天机器人“足够的现实世界曝光，以便发现一些不想到的错误用例，从而构建更好的工具。”对我们来说，这并不是负责任的AI。这是将人类视为冒险试验的豚鼠。
