忽視AI倫理會帶來巨大的風險：如何負責任地實施AI

1945年7月，MH Hasham Premji 在印度馬哈拉施特拉邦小鎮阿馬爾納創立了西部印度蔬菜產品有限公司，為日後的科技巨頭奠定了基礎。該公司位於博里河畔，最初專注於生產食用油。到了1970年代，業務大幅轉型，專注於IT產業，並更名為Wipro。如今，Wipro是印度頂尖的科技公司之一，業務遍及167個國家，員工近25萬人，年收入超過100億美元。領導者是創始人孫子Rishad Premji。

今日，Wipro定位為IT轉型、諮詢和業務流程服務的全球領導者。在與ZDNET的獨家專訪中，我們與Wipro FullStride Cloud副總裁兼技術長Kiran Minnasandram深入探討了公司的最新動向及IT的未來。

Kiran站在Wipro技術創新的前沿，帶領開發尖端解決方案的計畫。他的主要目標是推動創新，利用先進技術賦能企業，特別是在雲端運算領域。他設計並實施先進的雲端架構，革新業務運營，提升效率、可擴展性和靈活性，協助客戶推進數位化旅程。

公司價值

ZDNET：您如何定義倫理AI，為何這對當今企業至關重要？

Kiran Minnasandram：倫理AI不僅僅是滿足法律要求；它與Wipro的核心價值密切相關。我們以四個關鍵支柱為基礎：尊重個人、社會的公平與透明、環境責任以及技術穩健性。這確保我們的AI符合隱私、尊嚴、社會公平和環境責任的價值，同時安全且合規。

ZDNET：為何許多企業在AI倫理上遇到困難，企業應解決哪些關鍵風險？

KM：挑戰往往源於缺乏AI的共同語言。為此，企業需建立跨組織策略，整合技術、法律和人力資源團隊。AI不僅是技術問題，更是企業問題。企業必須超越法律合規，定義其AI倫理，聚焦於希望秉持的價值，並制定風險分類以應對潛在的法律、安全和勞動力影響。

ZDNET：AI採用對企業永續目標有何正負面影響？

KM：AI對永續性有雙重影響。積極面包括提高運營效率、優化供應鏈和資源管理，從而減少碳排放。例如，在物流中，AI可優化路線以減少燃料使用。然而，AI的快速部署也增加能源消耗和碳排放，特別是訓練大型AI模型所需的密集運算能力。

環境影響

ZDNET：企業如何平衡AI創新與環境責任？

KM：企業需制定明確的永續AI使用政策和指南，幫助團隊在基礎設施和演算法上做出明智決策。企業應追蹤並監控AI的環境影響，推動服務提供者採取相同措施。我們協助客戶修訂AI政策，與利益相關者互動，並培訓員工將永續性融入日常流程。跨產業合作對於應對這些挑戰至關重要，Wipro積極參與全球努力，協助客戶應對這一複雜領域。

ZDNET：全球法規如何演變以應對倫理AI和永續性問題？

KM：AI並非獨立運作。現有隱私、消費者保護、安全和人權法律均適用。數據保護監管機構在防止AI危害中至關重要，而消費者保護法則處理如演算法定價等問題。部分地區如歐盟制定了AI專屬法律，如《歐盟AI法案》，根據產品風險等級實施更嚴格的控制。在美國，各州專注於AI在勞動管理中的應用，這是AI部署中較複雜的領域之一。

最大誤解

ZDNET：關於AI倫理和永續性的最大誤解是什麼，企業如何克服這些誤解？

KM：常見誤解是創新與責任無法共存。實際上，負責任的AI對永續創新至關重要。信任是AI部署的基礎，平衡創新與信任的企業將獲得競爭優勢。消費者和企業都傾向於信任的產品。

ZDNET：Wipro FullStride Cloud如何協助企業將AI與ESG（環境、社會和治理）目標對齊？

KM：我們透過開發負責任的AI框架，優先考慮公平、透明和問責制。我們利用AI監控和報告ESG指標，支持Green AI計畫以減少碳足跡。在基礎設施方面，我們優化工作負載以提高能源效率，並開發行業特定的解決方案以實現ESG目標。

ZDNET：雲端解決方案如何有效減少AI的環境足跡？

KM：雲端解決方案可透過使用可再生能源、優化冷卻和碳意識運算提升能源效率。聯邦學習和模型修剪等技術可減少AI模型訓練所需的能源。無伺服器和自動擴展解決方案有助於將資源與需求對齊，防止過度配置。雲端提供者提供碳追蹤和報告工具，多雲和邊緣運算可減少數據移動，在數據來源附近處理AI。

利用雲端

ZDNET：雲端基礎設施如何用於將倫理考量融入AI開發？

KM：雲端基礎設施提供工具將倫理考量融入AI。AI倫理工具包可檢測偏見並測試公平性，多樣性訓練工具確保數據集具代表性。雲端AI框架提供可解釋性和透明度，支援如差分隱私和加密處理的安全AI開發。自動合規監控確保遵循法規，模型漂移測試和幻覺檢測工具則有助於維持模型長期可靠性。

ZDNET：為何一些組織難以衡量AI的永續性影響，雲端工具如何幫助？

KM：缺乏標準指標使衡量AI永續性影響具挑戰性。雲端工具提供可自訂的儀表板，追蹤AI生命週期的碳輸出。實時監控至關重要，因能源消耗可能大幅波動，雲端平台提供動態追蹤工具以捕捉這些變化。雲端原生解決方案還可彙總來自不同環境的數據，提升可見性和決策能力。此外，雲端工具可凸顯AI過程中的隱藏環境成本，並協助應對不同地區的ESG合規要求。

ZDNET：組織可採取哪些具體步驟來提升AI透明度和問責制？

KM：首先，培訓員工負責任地使用AI，鼓勵他們在安全範圍內質疑和測試AI。其次，建立涵蓋採購到風險管理等各方面的全面治理結構。

ZDNET：AI偏見如何產生，雲端框架在緩解偏見方面扮演什麼角色？

KM：AI偏見可能源於不具代表性或帶偏見的訓練數據、人為標記數據集的錯誤，以及過時模型延續歷史偏見。雲端框架透過確保符合不同法規、驗證AI模型在不同人群中的表現，幫助緩解偏見。自適應訓練過程還可重新平衡數據集以減少偏見。

ZDNET：企業應實施哪些治理策略以確保負責任的AI使用？

KM：強大的治理框架至關重要。一些組織可能設立專門的AI治理結構，而像我們這樣的組織則將其整合到現有治理系統中。重要的是讓組織各部門參與，並從一開始進行AI影響評估，以將法律保護、隱私和穩健性融入AI部署。

AI問題

您對日益重視倫理和永續AI有何看法？您的組織是否實施了任何框架或政策以確保負責任的AI開發？

您如何應對AI工作負載的環境影響？您是否使用雲端工具來衡量或減少該足跡？

您認為全球法規是否跟上AI創新的步伐，還是企業需要自行應對灰色地帶？請在下方評論中分享您的見解。

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