[论文解读] Developing Responsible Chatbots for Financial Services: A Pattern-Oriented Responsible AI Engineering Approach

Qinghua Lu, Yuxiu Luo+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 3, 2023

Ethics and Social Impacts of AI被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于模式的负责任人工智能工程方法，用于在金融服务业聊天机器人中实现负责任的人工智能，通过使用精心筛选的负责任人工智能模式目录，解决开发生命周期中各阶段的伦理风险。该方法通过可重用、上下文相关的模式系统性地缓解风险，并通过一个真实世界的聊天机器人案例研究得到验证，显著提升了伦理合规性和治理水平。

ABSTRACT

The recent release of ChatGPT has gained huge attention and discussion worldwide, with responsible AI being a key topic of discussion. How can we ensure that AI systems, including ChatGPT, are developed and adopted in a responsible way? To tackle the responsible AI challenges, various ethical principles have been released by governments, organisations, and companies. However, those principles are very abstract and not practical enough. Further, significant efforts have been put on algorithm-level solutions that only address a narrow set of principles, such as fairness and privacy. To fill the gap, we adopt a pattern-oriented responsible AI engineering approach and build a Responsible AI Pattern Catalogue to operationalise responsible AI from a system perspective. In this article, we first summarise the major challenges in operationalising responsible AI at scale and introduce how we use the Responsible AI Pattern Catalogue to address those challenges. We then examine the risks at each stage of the chatbot development process and recommend pattern-driven mitigations to evaluate the the usefulness of the Responsible AI Pattern Catalogue in a real-world setting.

研究动机与目标

• 弥合高层级人工智能伦理原则与实际人工智能系统实现之间的差距。
• 通过提供系统级、贯穿生命周期的指导，克服以算法为中心的解决方案的局限性，实现负责任的人工智能。
• 使开发人员、监管机构和业务领导者等不同利益相关者能够协作管理人工智能系统中的伦理风险。
• 开发一个可扩展、可重用的框架，将负责任的人工智能操作化，超越公平性和隐私，涵盖信任、问责制和透明度。
• 在真实金融服务业聊天机器人开发背景下，展示负责任人工智能模式目录的实际效用。

提出的方法

• 开发负责任人工智能模式目录，作为伦理人工智能设计与实现模式的结构化、可重用框架。
• 将模式映射到聊天机器人开发生命周期的各个阶段：设计、实现、测试、部署和监控。
• 集成领域特定的模式，如“可重用的伦理构建”、“负责任的人工智能风险评估”和“伦理黑箱”，用于审计和反馈。
• 应用持续监控模式，如“事务审查”和“独立监督”，以确保持续的伦理合规性。
• 使用“K折交叉验证”和“盲测”模式客观评估伦理性能。
• 开发基于知识图谱的工具，利用事件数据、模式和问题库，自动进行风险评估，并支持多利益相关方治理。

实验结果

研究问题

• RQ1 在金融服务业中，如何在整个人工智能系统生命周期中实现抽象的人工智能伦理原则？
• RQ2 在算法公平性和隐私之外，哪些系统级模式在聊天机器人开发中有效缓解伦理风险？
• RQ3 不同利益相关者群体（如开发人员、监管机构、业务负责人）如何与基于模式的负责任人工智能框架互动并从中受益？
• RQ4 基于模式的方法在多大程度上能提升人工智能系统在生产环境中的可追溯性、可审计性和问责性？
• RQ5 基于知识图谱的自动化工具如何增强负责任人工智能风险评估的可扩展性和一致性？

主要发现

• 负责任人工智能模式目录能有效将高层级伦理原则映射到所有聊天机器人开发阶段的可操作、可实施的模式。
• 基于模式的缓解策略显著降低了伦理风险，通过重用经过验证的配置并实现系统性风险评估。
• “分阶段部署”和“持续部署”模式通过支持渐进式发布和监控，降低了生产发布过程中的伦理风险。
• “伦理黑箱”和“事务审查”模式实现了对聊天机器人交互的可靠审计，支持合规性和问责制。
• 集成“K折交叉验证”和“盲测”模式提升了伦理性能评估的客观性，减少了评估中的偏见。
• 基于知识图谱的工具的开发增强了风险评估的自动化和一致性，支持在人工智能项目中实现可扩展的治理。