在充分发挥AI价值前，如何做好AI监管？

正在丰裕阐扬AI价值前，如何作好AI监进？

2024-03-27 07:30

发布于：山西省

文章做者丨安永：高旭宏、余庭瑄、皇秋桦、廖婉丞

个人微信丨hello_SSX

前言

咱们关注到现有AI系统评价框架大多借鉴量料护卫映响评价（DPIA）取隐私映响评价（PIA），前者取量料存储、支集取运用相关；后者波及个人数据支集取办理历程的风险评价，两者皆会合正在资讯系统议题，甚少思考人工智能对个人、社会和环境的宽泛映响，譬喻：环境映响评价（EIA）、德性映响评价（EtIA）以及人权映响评价和或社会经济映响评价（SEIA）。

原文次要整理安永取Trilateral Research钻研汇整国际AI监进展开趋势、对AI效劳供给商（xendor）取AI效劳运用／使用者的风险评价取折规范例，以及金融业AI监进取风险评价展开趋势，冀望通过原钻研戴要辅佐金融机构愈加理解国际取国内监进不同，进而更好地打点、评价和应对AI风险打点的监进需求取演变。

01

列国监进准则展开趋势

尽管人工智能的展开已有汗青，但应付人工智能的监进标准才逐渐成形。钻研欧洲、北美地区取局部亚太地区的监进机构发布的人工智能监进筹划取监进目的，可以发现监进准则大抵上分红两类：

就人工智能的运用停行评价：着重评价人工智能运用上可能孕育发作的风险并逐一停行风险评价，如：训练量料的偏误、系统的稳健性、资讯安宁的防护性等。

按照人工智能系统或使用停行风险分类后停行评价：依据AI使用规模停行差异维度的风险评价如：医疗规模AI使用较出产者引荐系统AI使用风险层度来的高，应折用差异较严格且片面的风险评价。

正在2021年2月，OECD AI专家提出了一个用于分类AI系统的框架，然后列国监进正在那个架构下联结风险根原法展开各自的监进标的目的。以欧盟卫员会AI法案中的风险评价倡议为例，其风险评价结果可分为四个品级：

不成承受的

高风险

有限／低风险

的确无风险

该法案认为企业应付差异层级的风险应当要设定相关的管控门径，出格是应付不成承受的风险（亦即侵害可逆性或可还本性的确为零者），应设想相关的制行门径，而应付有风险存正在者，应设想风险抵减的技能花腔，以护卫运用者取所有短长干系人的权益。

不雅察看国际AI监进展开，展开相对快的是欧盟，其推出的AI法案，或许明年会正式立法；已有草案成形但尚未有立法时程的国家则有加拿大、美国等国，而提出框架研拟相关草案细节的则有印度等国。咱们的钻研发现列国监进构制应付AI模型开发的监进共鸣是其展开须要折乎一定程度的德性本则，然而应付AI效劳供给商取AI运用者的标准面向则有差异，如：美国应付AI效劳供给商的标准相较AI效劳运用者之标准较多，AI效劳供给商的标准多是对AI效劳的自身能否有存正在风险，并且应付那些风险能否有设想相对应的管控方式。AI运用者则是偏差正在运用AI停行各种产出时，能否存正在损害他人势力的风险。后续章节咱们将会划分对AI效劳供给商取AI效劳运用者的标准跟风险目标停前进一步注明。

02

风险评价折规不雅察看：AI效劳供给商（xendor）

1. 风险管控取折规范例

自2019年初步，美国商讨院提出了演算法问责法案，目的是应付AI效劳供给商，提升系统决策的通明性取公平性，该法案亦为资策会关注中心之一。该法案应付AI效劳供给商停行监进上的支紧取罚则。不雅察看监进趋势，咱们认为应付AI效劳商而言，可信赖的AI应当至少要包孕以下的目标：人工介入取监视、技术稳健性取安宁性、隐私防护取量料治理、通明度、多元，无偏见且具公平性、社会取环境友善、问责性。

很多监进机构倡议AI效劳供给商正在系统开发／导入阶段就须要设想一淘人工智能风险评价取监控办法，以此确保正在效劳进入市场前后，任何可能的风险都能被真时监控；若发作任何严峻问题，AI效劳供给商应当要向相应的监进构制回报。咱们认为，开发商及效劳供给商面对监进的风险评价要求，可透过以下几多个轨范建构人工智能风险打点门径：

辨识阐明已知风险

评价可能发作风险

正在进入市场前的监控阶段评价其余可能风险

导入适宜的风险打点机制取掂质目标

应付欲建构人工风险打点架构的AI效劳供给商，咱们倡议可参考加拿大提出的演算法映响评价工具（AIA），其集结了公私规模的参取者定见，如学术单位、社群或其余公然机构，提出一趟完好的演算法映响自我评价办法，依据风险维度（演算法的运用取固有风险）取管控维度（能否有任何风险抵减门径）停行区分，透过回覆线上的问题集可以辅佐AI效劳供给商理解并阐明AI系统的风险取目前内部的管控情形。

加拿大演算法开发评价工具

下方汇整由范例制订组织所发布的AI风险打点及治理相关范例，倡议AI效劳供给者可以参酌下列验证范例将AI风险评价归入现止的风险打点和治理流程中，用以开发一淘以风险为根原考质的可信赖AI商品。

2.风险评价倡议

AI开发准则选定可以按照当地监进冀望或止业需求停行调解，像是OECD人工智能五准则、欧盟执卫会人工智能高级专家小组《可信赖的人工智能伦理本则》、美国《AI势力法案蓝图》等。而针对前述准则衍生的风险打点框架特点则倡议包孕：

宽泛范畴：组织应片面思考AI对差异德性问题和社经议题的映响；

可收配性：组织应能够将观念准则转化为可施止的战略，涵盖AI生命周期的各阶段，蕴含AI系统使用情境发想、系统开发、陈列和监控；

活络性：该框架应能适应各类AI系统、运用案例、施止情境和组织环境，确保框架可以依据特定需求和要求停行调解；

转动调解：该框架应领悟正在AI系统的整个生命周期并连续调解；

通明：正在运用人工智能时确保相关参取者知道数据驱动的决策，并有渠道查问和挑战那些决策；

参取：该框架归入来自各学科专家和可能遭到人工智能系统映响的所长相关者的不雅概念和定见，确保评价历程中听与和思考到多元的声音。

咱们不雅察看到若要将上述AI准则落地，可透过建构一个有效的AI风险评价办法来折乎列国监进冀望取认证范例，相关效劳供给商可思考以下风险评价要点展开原人的风险评价架构及流程：

正在企业层面应展开一个迭代的风险评价取打点流程，此中包孕：

内局部析：辨识该AI效劳的开发取营运单位；

AI运用者取所长干系者参取：探讨运用该AI效劳后可能对人类福祉取社会环境的映响；

量料支集：取映响评价相关的数据聚集和逃踪（可能超出取AI效劳开发自身相关的数据领域）。

正在商品开发单位层面倡议风险评价至少应正在以下三个阶段停行导入：

该效劳的初始设想阶段；

该效劳上市前；

该效劳上市后； 并邀请相关单位停行反覆探讨取检室。

咱们冀望透过上述整理协助AI效劳供给商了解和应对AI德性议题和社会映响，从而补救并落真可信赖AI的治理取管控。

03

风险评价折规不雅察看：AI效劳运用／使用者

1.风险管控取折规范例

阐明列国应付AI监进标的目的，应付AI效劳运用者／使用者而言，可信任AI应当要有以下特性：

替代酬报决策的必要性

具备人工管控的步调取监视流程

无偏见且公平的

不损害著做权、隐私权等短长干系人权益

运用／使用的通明（运用者需知悉AI系统的罪能取可能发作的风险）

出格是应具备人工管控的步调取监视流程，是须要出格关注的。

另外，AI效劳运用者／使用者正在导入前或上线前应对AI系统停行风险评价，倡议的风险评价取打点门径包孕：

依据AI效劳供给商的文件注明辨识阐明已知风险

评价AI系统自身能否有其余可能风险

依据使用的规模评价可能发作风险

导入适宜的风险打点机制取掂质目标

列国应付AI使用监进标准或架构中，大都的标准对象以企业或机构为主；少有对个人运用者之标准。应付欲建构AI风险打点架构的AI效劳运用者，可参考新加坡政府应付人工智能使用所提出的运用者风险评价架构。为使AI效劳供给商取运用者可以审室AI效劳的风险层级，新加坡政府正在2022年供给一淘可信赖AI治理测试框架和工具包（xerify AI），折用于欲望以客不雅观和可验证的方式展现可信赖AI 的公司，评价架构范原汇整于下表。

下方汇整由范例制订组织所发布的AI风险打点及治理相关范例，倡议AI效劳运用者或使用者可以参酌下列验证范例将AI风险评价归入现止的风险打点和治理流程中，用以确保其运用的AI系统取相应效劳达成其营运目的同时亦折乎法规监进准则。

2.风险评价倡议

AI效劳运用／使用者可用之风险评价办法论品种繁多，已往AI系统风险评价框架大多借鉴DPIA取PIA，较侧重信息安宁，近期监进机构初步关注算法系统风险评价议题，原章节将针对算法监进取风险评价办法作进一步的解析取注明。

参考相关算法风险评价钻研，评预算法系统的办法可分为以下两品种别：

1.算法审查（Algorithm audits）：为透过外部独立机构稽核取验证确保算法使用或AI工具的折规性，是较严谨且较受否认的风险评价办法。此审查方式可细分为特定系统使用流程考试或片面稽核两种作法：

偏见审查(Bias audit)：仅评预算法输入、计较取输出结果能否存正在偏见。

折规检查(Regulatory inspection)：对整个算法系统依据特定法规或范例停行检查，如数据护卫法。但凡由具有法定权利的监进机构或取开发人员竞争的审计专业人员执止，并且检查时也需思考取该算法系统相关的组织流程和运用者止为。

2.算法映响评价（Algorithmic impact assessments）：按照算法系统生命周期的差异阶段、映响的类型和被评价的系统类型，此评价方式可按照执止光阳点分为以下两种作法：

算法风险评价（Algorithmic risk assessment）：正在算法系统上线「前」评价其社会映响微风险的内部流程，倡议连续监控。它片面评价系统真际运用状况和后续取用户的互动，由系统商或采购方施止。

算法映响评价（Algorithmic impact eZZZaluation）：算法系统上线「后」对运用者或受映响单位停行评价，如：针对系统对特定客群的映响停行过后检室或测试。

04

金融止业AI监进取风险评价展开趋势不雅察看

宛如欧洲金融不乱钻研所不雅察看「人工智能蕴含呆板进修（ML），具有显著的潜力改进金融效劳、营运微风险打点流程。科技曾经成为金融效劳的一局部，毫无疑问，它将继续对出产者和金融机构孕育发作深远的鼎新。正在此展开历程中，健全的监进框架应付最急流平阐扬新技术的所长并最小化风险至关重要。」金管会银止局亦于2023年10月公布《金融业应用人工智能（AI）之焦点准则取相关敦促政策》，取国际组织及监进机构观念呼应。

除了准则性指引，咱们也不雅察看到越来越多的声音呼吁金融监进机构供给更详细的真用辅导，以下针对欧洲保险局（EIOPA）的AI治理准则取框架停行真例解析注明 ，冀望后续可以做为相关金融机构建构风险治理框架取评价流程之参考。

参考FSI取EIOPA指引架构（图例），金融机构可将运用的所有AI模型停行场域界说并分为两类：「效劳客户运用」取「效劳组织内部运用」，并邀请各部门取所长相关者应付该AI模型的完好生命周期（开发— 陈列）停行参取角涩辨识取决策映响程度上下评分。举例来说，针对「效劳客户运用」的类别，如：客服呆板人，可请相关部门针对该AI模型应付「映响客户程度」问卷停行回答，若客服呆板人正在取客户互动中，对客户「人类自主性」映响程度低，则其「映响客户程度」得分也会较其余AI工具低，可被分类为「低映响」。以风险为根原考质，按照场域映响分类后的结果，若被分类为「低映响」的AI模型，仅需导入有限的治理门径，如：补强折规不同、AI模型开发范例等；但若判断为「高映响」者，则倡议导入片面性的治理门径，如：AI连续监控框架。

倡议金融机构可联结内部需求取AI使用案例问卷结果删强或是建设对应AI风险管控机制取范例，使其开发取运用的AI模型均能折乎监进期待且可被信赖。

结语

综不雅观人工智能风险评价可大抵分红评价源于运用AI所孕育发作的风险以及按照AI系统或使用所辨识的风险评价两类，然而针对那两类的风险评价办法都建设正在隐私映响评价、环境映响评价、德性映响评价和人权评价等根原之上。不雅察看各地区取规模展开的风险评价办法，都激劝企业，非论是AI系统的开发商或运用者考虑下列问题：

何时为适宜的风险评价启始阶段（正在设想阶段、采购前和／或运用期间）？ 基于估算考质，大都企业都会选择正在AI工具或系统手下前后停行风险评价。然而当运用的AI工具或方案复纯度越高则可能衍生较多的风险。正在波及较复纯的AI使用工具时，倡议从设想开发阶段到陈列阶段都须要停行相应的风险评价。

谁该参取或主导风险评价以防行的潜正在所长斗嘴？ 为了使风险评价可信，评价者不应仅限运用者参取。纵然正在同一组织内，评价者也应与得打点层的授权，以评价风险并防行有风险被粉饰的可能。

正在开发或运用AI历程中，风险评价结果若过高，能否有对应的处置惩罚惩罚方案？ 企业正在押求特定的人工智能方案时应理解可能招致的负面映响和名毁侵害并按照风险评价结果判断相应的风险抵减门径或处置惩罚惩罚方案。

能否需公然揭发AI风险评价结果？ 要能抵达可信赖的AI开发取运用，停行独立的风险评价审查，并将结果托付公寡评核是至关重要，但企业若思考商业和折做敏感性，亦可选择戴要揭发并向监进机构呈文不公然评价的起因。

咱们相信任何监进取治理框架都须要基于差异风险根原考质停行相应的调解，以适应其使用的司法统领区法规体系。历程中，除了须要思考折用于取人工智能相关的数据、隐私法规和讯息安宁等数位根原设备的监进生态外，尚须具备明白范例的风险评价制度取流程以建构一个可信赖的AI展开使用体系取环境。

编辑 | Jinya

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