AI 治理企業指南：不可忽視的三大信任要素
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AI 治理企業指南：不可忽視的三大信任要素
每張幻燈片頁面的詳細視圖，包括版面、關鍵內容和視覺元素。
標題投影片，具有 IBM Institute for Business Value 品牌標識。副標題：三個不容忽視的信任因素。
左對齊標題，採用大型排版，右側為抽象的紫色/藍色幾何圖形藝術作品，左下角為 IBM 標誌
介紹 IBM IBV 關於生成式 AI 的研究系列。說明該報告是關於全球組織生成式 AI 機會和挑戰的持續系列的一部分。
雙欄式版面配置，左側為文字，右側為以治理為主題的插圖，包括平衡秤和連接的圖示
77% 的企業領導者表示 gen AI 已準備好進入市場。Gen AI 正在縮短編碼時間、個人化互動、自動化網路安全。與 AI 相關的風險正在上升：合規性、資料偏差、可靠性和信任缺失。治理建立與道德和人類價值觀一致的框架。
雙欄文字版面配置，頂部帶有裝飾性進度指示器圓圈，顯示不同的完成狀態
74% 的受訪者認為，隨著 gen AI 採用障礙的消除，治理將在未來 3 年內產生高度影響。然而，只有 21% 的人認為其組織在治理方面的成熟度處於領先地位。
左側文字欄包含主要發現，右側為大型 Venn diagram 資料視覺化，包含 74% 和 21% 的統計資料
63% 的 CRO 和 CFO 關注法規和合規性風險。60% 的 CEO 正在研究強制執行額外的 AI 政策。然而，只有 29% 的 CRO 和 CFO 表示這些風險已得到充分解決。27% 的上市公司在 SEC 文件中將 AI 法規列為風險。
左側文字欄，右側為堆疊的圓圈資訊圖，包含 63%、60% 和 29% 的統計資料
信任因素 1：問責制（誰負責 AI 治理？）。信任因素 2：透明度（您如何評估資料來源以及分享哪些內容？）。信任因素 3：可解釋性（您如何解釋 AI 系統和模型的輸出？）。
三欄式版面配置，帶有圖示標題，每欄專用於一個信任因素，並附有描述文字
定義透明度、可解釋性和出處。治理依賴透明度、可解釋性和出處，以在 AI 生命週期的所有階段指導、評估、監控和採取糾正措施。
全寬三欄文字版面配置，頂部帶有流程指示器
60% 的高階主管已任命明確定義的 gen AI 負責人。59% 的人有直接下屬負責組織範圍內的 AI 整合。80% 的人有專門負責 AI 或 gen AI 的獨立風險職能。
章節開頭，帶有信任因素 1 橫幅，左側文字欄，右側為工作流程/批准插圖
47% 的人已成立生成式 AI 道德委員會。AI 道德方面的支出從 2022 年的 2.9% 增加到 2024 年的 4.6%，預計到 2025 年將達到 5.4%。68% 的 CEO 表示，gen AI 的治理必須在設計階段預先整合。
三欄文字版面配置，右側帶有支出增長統計資料，顯示逐年進展
5 個行動項目：1) 授權高階主管領導 AI 治理。2) 優先考慮負責任的 AI 開發和部署。3) 確保高階領導將原則與實踐相結合。4) 為治理結構發展文化基礎。5) 促進與利害關係人和生態系統合作夥伴的協作。
大型左側行動呼籲文字，右側三欄中包含五個編號的建議
數據與信任聯盟 (Data & Trust Alliance, D&TA) 於 2020 年由領先企業成立，包括 Deloitte、GM、IBM、Johnson & Johnson、Mastercard、Meta、Nike、UPS。 27 個成員，涵蓋 18 個產業。引述 Saira Jesani，執行董事。
案例研究章節開頭，淺藍色背景，三欄式版面配置，包含組織描述，右側為引言
D&TA 為跨產業數據溯源標準創建了 22 個元數據欄位。 IBM 在 2024 年初測試了這些標準，用於基礎模型訓練數據集的數據清理。 結果：第三方數據的數據清理處理時間減少 58%，IBM 擁有的數據減少 62%。
案例研究的三欄式文字延續，淺藍色背景
全球 90% 的數據是在過去兩年內產生的。 每天產生約 4 億 TB 的數據，預計 2024 年將達到 150 zettabytes。 近一半的受訪 CEO 擔心準確性和偏見。
信任因素 2 章節開頭橫幅，左側文字欄，右側為透明度主題的插圖
圖 3 呈現了組織必須回答的 8 個重要問題：誰負責？ 數據是否經過同意收集？ 它是否代表所有社群？ 專家是否同意正確的數據？ 模型與人類相比如何？ 演算法包含哪些內容？ 模型多久審核一次？ 如何以及為了什麼目的進行審核？
左側文字欄，右側為帶有圖示的 8 個問題卡片的網格
4 個行動項目：1) 建立一個跨領域的 AI 治理團隊。 2) 對每個人進行透明度培訓。 3) 提出超出法規遵循範圍的問題。 4) 擁抱來自組織外部的想法（參考 OECD 原則）。
左側大型行動呼籲文字，三欄中包含四個編號的建議
Australia Post（營收 58 億美元，4,310 個據點）使用 gen AI 於客戶服務。在測試數千通客戶電話和員工按鍵後，gen AI 正在路由查詢和回答問題。目標：透過 gen AI 處理 40-60% 的電話。Post 進行了數據審查，制定了嚴格的數據治理程序。
案例研究，淺藍色背景，三欄式佈局，底部突出顯示引言
人們對 AI 的接受度正處於十字路口。在 2024 年 Edelman Trust Barometer 中，35% 的受訪者接受 AI 創新，但近 30% 的人拒絕它。證明 AI 的可信度將是優化其影響的關鍵。
章節開頭，帶有 Trust Factor 3 橫幅，左側文字欄，右側以可解釋性為主題的插圖
圖 4：78% 的人維護具有可解釋性的健全文檔。74% 的人進行道德影響評估，以評估倡議對利害關係人的潛在影響。70% 的人進行用戶測試，以進行風險評估和緩解。
左側文字欄，右側為圖 4，其中包含三個堆疊的指標卡，分別顯示 78%、74% 和 70%
3 個行動項目：1) 設計有助於人機協作和監督的 AI 系統。2) 優先考慮可解釋和可審計的 AI 輸出。3) 鼓勵員工在 AI 輸出令人困惑時發聲。
左側大型行動呼籲文字，三欄中包含三個編號的建議
生成式 AI 可以信任嗎？是的，但前提是組織以承諾和熱情來處理治理。治理需要嵌入到 AI 生命週期的每個階段。79% 的人表示，CEO 談論技術的道德使用非常重要。AI 治理是創造價值、增長和創新的核心策略。
左側標題帶有圓形人機插圖，三欄文字主體帶有結論性論點
作者：Phaedra Boinodiris (IBM Consulting 可信賴 AI 全球領導者), Brian Goehring (IBM IBV 副合夥人暨 AI 研究負責人), Milena Pribic (設計負責人，倫理 AI 實踐), Catherine Quinlan (IBM 首席隱私辦公室 AI 倫理副總裁)。相關報告附網址。
四欄式版面：作者、貢獻者、IBM IBV 描述、相關報告
20 個編號的參考文獻和引文，包括 IBM 研究、Forbes、Wall Street Journal、IEEE、OECD、World Economic Forum 和 Exploding Topics。
雙欄編號參考文獻列表
Copyright IBM Corporation 2024。於 2024 年 10 月製作。標準 IBM 法律免責聲明、商標聲明和環境認證 (FSC, Green-e)。
頂部為 IBM 標誌，右欄為法律文字，底部為認證標誌
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簡約的封底，左下角帶有 QR code
關於此幻燈片和基礎簡報內容的常見問題。
本指南著重於三個關鍵信任要素：問責性（誰負責 AI 治理）、透明度（您如何評估資料來源以及分享哪些相關資訊）和可解釋性（您如何解釋 AI 系統和模型的輸出）。每個要素都包含詳細的分析、統計資料和專門的行動指南。
此範本專為需要在其組織內建立、展示或溝通 AI 治理策略的高階主管、AI 治理領導者、法規遵循主管、首席隱私官和企業風險管理專業人員而設計。
此投影片組包含 IBM IBV 研究資料，例如：74% 的人認為治理在 3 年內將產生高度影響，只有 21% 的人報告具有成熟的治理，63% 的 CRO/CFO 關注法規風險，60% 的 CEO 希望制定額外的 AI 政策，AI 道德支出從 2.9% 增長到 4.6%，以及 78% 的人維護具有可解釋性的文件。
是的，它包含兩個詳細的案例研究：Data & Trust Alliance (D&TA) 展示了跨產業資料來源標準，效率提高了 58-62%，Australia Post 則展示了國營企業如何實施 AI 透明度，同時旨在透過 gen AI 處理 40-60% 的客戶電話。
本簡報包含 24 張專業設計的投影片，涵蓋完整的 AI 治理框架，包括標題、簡介、包含行動指南的三個信任要素章節、兩個案例研究、結論、作者資訊和參考資料。
是的，此範本提供了一個全面的框架，可以根據您組織特定的 AI 治理需求進行調整。三個信任要素、行動指南和資料點可作為基礎，您可以使用自己的組織資料、政策和案例研究進行自訂。
本簡報採用 IBM 簡潔、專業的設計，具有獨特的紫色和藍色漸層調色盤、抽象幾何資料視覺效果、一致的圖示和清晰的排版層次結構。該設計在視覺衝擊力和高階主管受眾的可讀性之間取得了平衡。
每個信任要素都包含專門的行動指南：問責性提供 5 個步驟（高階領導、負責的 AI、文化基礎），透明度提供 4 個步驟（跨領域團隊、培訓、超越法規遵循），可解釋性提供 3 個步驟（人機協作、可稽核的輸出、員工賦權）。
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