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伦理与可扩展自动化：商业应用的治理与合规框架
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了沙漏模型这一人工智能治理框架，旨在将伦理原则转化为实践，以符合即将出台的欧洲AI法。该框架强调系统性治理，建议通过培训和监管实现根本性变革，并提出可信人工智能的技术要求和治理方法，呼吁全球统一的AI伦理原则，以应对技术带来的伦理和法律挑战。
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关键要点
- 沙漏模型是一个人工智能治理框架，旨在将伦理原则转化为实践，以符合即将出台的欧洲AI法。
- 该框架强调系统性治理，涵盖环境、组织和AI系统层面的治理要求。
- 建议通过培训和监管实现根本性变革，法律应从生物伦理学中获益。
- 提出了可信人工智能的七个技术要求和三个主要支柱的构建方法，关注系统生命周期中的所有过程和角色的可信性。
- 呼吁全球统一的AI伦理原则，以应对技术带来的伦理和法律挑战。
- 提出多级治理方法，涉及政府、企业和公民三个利益相关者群体，通过信任维度研究相互关系。
- 强调人工智能系统的使用带来的经济和社会利益，同时面临伦理、法律和技术挑战，企业需管理相关风险。
- 提出三种思维模型，帮助组织在设计、部署或监管AI系统时实现操作性的AI治理。
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延伸问答
沙漏模型的主要目的是什么？
沙漏模型旨在将伦理原则转化为实践，以符合即将出台的欧洲AI法。
沙漏模型强调哪些治理层面的要求？
沙漏模型强调环境、组织和AI系统层面的治理要求。
如何实现人工智能治理的根本性变革？
建议通过对人工智能相关专业人员的培训和增加行业监管来实现根本性变革。
可信人工智能的七个技术要求是什么？
可信人工智能的七个技术要求包括关注系统生命周期中的所有过程和角色的可信性。
多级治理方法涉及哪些利益相关者？
多级治理方法涉及政府、企业和公民三个利益相关者群体。
企业在使用人工智能时面临哪些挑战？
企业面临伦理、法律和技术挑战，同时需管理相关风险以最大化自动化带来的利益。
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