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设计治理：成功扩展 AI 的基本指南
想象一下：您的企业刚刚部署了第一个生成式 AI 应用程序。初步结果很有希望，但当您计划跨部门扩展时，就会出现关键问题。随着人工智能应用程序的倍增，您将如何实施一致的安全性、防止模型偏差并保持控制？
来源:亚马逊云科技 _机器学习想象一下：您的企业刚刚部署了第一个生成式 AI 应用程序。初步结果很有希望，但当您计划跨部门扩展时，就会出现关键问题。随着人工智能应用程序的倍增，您将如何实施一致的安全性、防止模型偏差并保持控制？
事实证明你并不孤单。麦肯锡对 38 个国家 750 多名领导者进行的调查揭示了制定治理战略时面临的挑战和机遇。尽管组织投入了大量资源（大多数组织计划在负责任的人工智能上投资超过 100 万美元），但实施障碍仍然存在。知识差距是超过 50% 的受访者面临的主要障碍，其中 40% 的受访者指出监管不确定性。
然而，拥有已建立的负责任的人工智能项目的公司报告了巨大的好处：42% 的公司看到了业务效率的提高，而 34% 的公司则感受到了消费者信任度的提高。这些结果说明了为什么稳健的风险管理对于实现人工智能的全部潜力至关重要。
负责任的人工智能：从第一天起就没有商量余地
在 AWS 生成式 AI 创新中心，我们观察到，取得最佳成果的组织从一开始就将治理嵌入到其 DNA 中。这与 AWS 对负责任的 AI 开发的承诺是一致的，我们最近推出的 AWS Well-Architected Responsible AI Lens 就证明了这一点，这是一个用于在整个开发生命周期中实施负责任实践的综合框架。
创新中心始终如一地应用这些原则，秉承负责任的设计理念，仔细确定用例范围，并遵循科学支持的指导。这种方法催生了我们的人工智能风险情报 (AIRI) 解决方案，该解决方案将这些最佳实践转化为可操作的自动化治理控制，使负责任的人工智能实施既可实现又可扩展。