簡介: Trust 是全新的 AI 貨幣
AI 的採用已從試驗階段轉向在企業範圍內部署。然而, 2025 年優劣劣勢的關鍵並非速度, 而是信任。
智能人工智能 (Agentic AI) 自主、以目標為導向, 有能力徹底改變各行各業。但沒有問責的自主權會帶來風險。行政人員必須回答: 我們如何確保這些系統準確、公平、安全並符合我們的價值觀?
這就是管治、消除偏見和負責任的 AI 框架發揮作用的地方。Uber AI 企業方案也透過這個平台, 協助企業負責任地擴展Agentic AI。
智能 AI 的信任挑戰
行政人員深知, 超速行駛且沒有保障措施會導致風險敞口。信任框架必須從設計伊始就設定好。
隨著系統變得越來越自主, 風險也會成倍增加:
- 偏差放大: 未經檢查的訓 練資料會產生歧視性結果。
- 幻覺: LLM 會產生看似合理但並不准確的結果。
- 不透明的理由: 企業無法就其不明之處採取行動。
- 安全及私隱: 必須隔離敏感資料並遵守相關規定。
人工智能 (Agentic AI) 的管治和質素
以下為企業提供嚴謹的質素框架, 以確保彼此信任:
- 註釋者協議 (IAA): 多位評分員之間達成一致意見, 以驗證服務質素。
- 科恩的 Kappa 和 Fleiss 的 Kappa: 評估評價者註解可靠度的統計指標。
- 黃金數據集: 精選的實際例子, 以進行基準測試。
- 服務水平協議遵守情況: 營運合約體現準確度和周轉時間。
這些質素指標可產生可觀察且可重複的信任訊號, 讓企業可以信賴。
緩和智能 AI 的偏差
偏見不只是技術缺陷,這會帶來聲譽和監管風險。
有效的緩解策略包括:
- 應變測試和對抗測試: 針對有偏見或有害的提示對 AI 進行壓力測試。
- 一致意見: 聘用跨地區、性別和背景的多元化評分員, 減少系統性偏見。
- 意見回饋: 人機對話審核能持續提升系統的公平性。
- 偏差控制台: 實時了解模型決策和人口統計影響。
恰當例子: Uber 的內部安全模型可識別司機夥伴註冊時的偏見拒絕模式。透過重新標記資料和引入符合意見的評估模式, 有助減少偏見, 恢復公平。
負責任的 AI 框架: 從原則到實踐
負責任的 AI 需要將抽象的價值觀轉化為具體的實踐:
- 公平: 多元化的數據來源和評估機構。
- 問責制: 審核追踪、可解釋性控制台、服務水平協議監察。
- 透明度: 記錄模型血統、數據集出處和決策路徑。
- 安全: 在極端情況下進行測試、注入偏見和調整安排。
- 私隱: 安全資料隔離與合規認證。
當企業將這些原則付諸實施時, Agentic AI 就可以從有風險的自主轉向值得信賴的自主。
Uber 人工智能解決方案: 值得信賴的大規模自主權
Uber 用了近 10 年的時間, 從即時欺詐偵測到自動駕駛車輛感知系統, 致力在業務運作的自主權與信任之間取得平衡。現在, Uber AI 方案為企業帶來這個營運指南。
我們提供以下協助:
- 98% 以上的質素標準, 而業界則為 95%。
- 全球工作坊和專業團隊: 全球超過 880 萬位員工提供多元化的評估結果。
- u標籤平台: 自動預先標記、一致建模、黃金數據集驗證。
- u任務編排: 透過即時監察控制台, 確保可追踪各個工作流程。
- u測試評估: 安全驗證所需的車輛審查、偏好資料收集和並排比較服務。
為在 2025 年建立信任, 企業必須採取的行動
- 審核你的 AI 供應鏈, 確保數據集、註解和評估流程均經過嚴格審查。
- 採用重要的指標, 不只是準確度, 還要考慮評分者之間的協議、服務水平協議遵守情況和公平性指標。
- 嵌入 HITL 監督功能, 人機對話模式可確保在最重要的環節確保安全。
- 與值得信賴的供應商合作, 擴展責任 AI 需要經驗、全球影響力和領域專業知識。
總結: 以信任為競爭優勢
到 2025 年, 企業再也不能再三思而行了。這必須是採用 Agentic AI 的基礎。
透過嵌入管治、消除偏見和負責任的 AI 做法, 領導者可以部署功能強大的系統, 更符合道德、公平和安全。
Uber AI 方案協助在全球範圍內實現這種信任, 提供自主和問責的服務。 因為在智能 AI 時代, 信任並非可有可無, 而是前進的唯一出路。
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