[论文解读] A Brief Overview of AI Governance for Responsible Machine Learning Systems

Navdeep Gill, Abhishek Mathur+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2022

Big Data and Business Intelligence被引用 6

一句话总结

本文提出人工智能治理作为一种结构化框架，旨在确保机器学习系统在组织中的负责任、可信赖和合乎伦理的部署。通过整合公平性、透明度、模型监控和人工监督等原则，该框架可减轻偏见、概念漂移和模型退化等风险，从而实现一致、可审计且具有高影响力的AI应用，提升信任度与合规性。

ABSTRACT

Organizations of all sizes, across all industries and domains are leveraging artificial intelligence (AI) technologies to solve some of their biggest challenges around operations, customer experience, and much more. However, due to the probabilistic nature of AI, the risks associated with it are far greater than traditional technologies. Research has shown that these risks can range anywhere from regulatory, compliance, reputational, and user trust, to financial and even societal risks. Depending on the nature and size of the organization, AI technologies can pose a significant risk, if not used in a responsible way. This position paper seeks to present a brief introduction to AI governance, which is a framework designed to oversee the responsible use of AI with the goal of preventing and mitigating risks. Having such a framework will not only manage risks but also gain maximum value out of AI projects and develop consistency for organization-wide adoption of AI.

研究动机与目标

• 解决企业在AI无监管采用过程中日益增长的风险，包括偏见、概念漂移和问责缺失。
• 通过一个真实世界案例研究（失败的房价预测系统）突出治理不足的后果。
• 建立一个全面的人工智能治理框架，使AI开发与伦理、法律和业务目标保持一致。
• 通过标准化流程和工具，促进组织内部的一致性、透明度和对AI系统的信任。
• 倡导通过模型验证、监控和事件响应规划实现主动风险管理。

提出的方法

• 提出人工智能治理作为整体性框架，贯穿机器学习生命周期，整合安全性、公平性、可解释性、透明度和鲁棒性。
• 引入结构化模型验证流程，包括第三方评估，以确保客观性和可靠性。
• 强调通过自动化告警系统持续监控概念漂移和性能退化。
• 倡导在高风险决策中采用人机协同机制，以减少对自动化预测的过度依赖。
• 建议采用标准化工具和通信协议，协调跨部门团队，确保可追溯性。
• 概述事件响应流程，包括故障识别、文档记录、人工审查以及故障情况下的流量重定向。

Figure 1: (Left) “Rate of AI adoption skyrocketed during COVID-19” by KPMG [ 26 ] . (Right) IBM Global AI Adoption Index 2022 [ 25 ] . We refer the reader to the surveys [ 26 , 25 ] for more details.

实验结果

研究问题

• RQ1 组织如何在技术性能指标之外，系统性地管理AI部署中的风险？
• RQ2 在案例研究中，导致房价被高估的关键治理失败是什么？这些失败本可如何避免？
• RQ3 人工智能治理在多大程度上提升了组织在AI系统中的一致性、透明度和信任度？
• RQ4 如何将模型监控和验证流程制度化，以防止生产环境中出现漂移和偏见？
• RQ5 人工监督在减轻高风险AI应用中风险方面发挥什么作用？

主要发现

• 案例研究表明，移除人工审核验证导致模型预测未经校验，从而造成房价被高估。
• 缺乏对概念漂移的模型监控，导致市场条件变化后持续出现高估现象，凸显了实时检测的必要性。
• 模型验证不足——尤其是缺乏独立第三方审查——导致存在关键假设缺陷的模型被部署。
• 缺乏事件响应计划导致模型退化检测延迟，加剧了财务和声誉损失。
• 若实施包含监控、验证和人工监督的人工智能治理，可预防或显著减轻此次失败的影响。
• 采用人工智能治理的组织在对齐、问责和信任方面表现更优，从而实现更安全、更具可扩展性的AI应用。

Figure 2: Illustration of the AI Governance application towards responsible AI in companies.