伦理与可扩展自动化：面向商业应用的治理与合规框架
人工智能
2024-12-09 v2 机器学习
摘要
在商业中应用人工智能（AI）的普及化带来了与伦理原则、治理和法律合规相关的重大挑战。尽管企业已将 AI 嵌入其日常流程中，但它们缺乏缓解其潜在风险的统一方法。本文引入了一个框架，确保 AI 必须是合乎伦理的、可控的、可行的和理想的。平衡这些因素确保了框架的设计能够应对其权衡问题，例如平衡性能与可解释性。一个成功的框架为企业提供了实用建议，使其在金融和医疗等领域能够满足监管要求，在这些领域中，遵守 GPDR 和欧盟 AI 法案等标准至关重要。不同的案例研究通过在学术和实际环境中整合 AI 验证了该框架。例如，大型语言模型是生成模拟对环境问题态度的合成意见的经济高效替代方案。这些案例研究展示了拥有结构化框架如何提高透明度并保持性能水平，正如合成分布与预期分布之间的一致性所示。这种一致性使用卡方检验分数、归一化互信息和 Jaccard 指数等指标进行量化。未来的研究应进一步探索该框架在不同工业环境中的实证验证，确保模型的可扩展性和适应性。
引用
@article{arxiv.2409.16872,
title = {Ethical and Scalable Automation: A Governance and Compliance Framework for Business Applications},
author = {Haocheng Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16872},
year = {2024}
}
备注
The current version improves significantly by integrating ethical frameworks, expanding methodology and case studies, enhancing scalability and ethical-legal alignment, acknowledging prior work, and offering clearer structure and practical relevance