本研究探讨了大型语言模型（LLM）评估方法的滞后问题，提出了LLM心理测量学这一新领域，旨在通过心理测量工具提升LLM的评估，促进人本中心AI系统的社会利益实现。

人工智能系统的使用带来了经济和社会利益，但也伴随着伦理、法律和技术挑战。本文通过引用阿斯利康公司的经验，讨论了企业在操作化AI治理中面临的挑战，提供了指导建议。建议公司基于现有政策和治理结构，采取务实行动，关注风险管理，并通过教育和变革管理赋予员工权力。

人工智能责任涉及降低风险、改善生活和应对挑战。准确性、隐私、公平性和透明度等社会价值观应被纳入其中。找到正确的平衡是复杂的。我们公司在2018年发布了人工智能原则，强调社会利益。