[论文解读] The Transformation Risk-Benefit Model of Artificial Intelligence: Balancing Risks and Benefits Through Practical Solutions and Use Cases

Richard Fulton, Diane Fulton+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 11, 2024

Economic and Technological Developments in Russia被引用 1

一句话总结

本文提出了人工智能的转型风险-收益模型，这是一种创新框架，通过重新定义传统风险维度并嵌入主动、协作的流程，实现人工智能实施过程中风险与收益管理的整合。该模型展示了如何通过实际的、情境特定的解决方案和持续改进循环，将医疗保健、气候变化和网络安全部门的AI风险系统性地转化为战略收益。

ABSTRACT

This paper summarizes the most cogent advantages and risks associated with Artificial Intelligence from an in-depth review of the literature. Then the authors synthesize the salient risk-related models currently being used in AI, technology and business-related scenarios. Next, in view of an updated context of AI along with theories and models reviewed and expanded constructs, the writers propose a new framework called "The Transformation Risk-Benefit Model of Artificial Intelligence" to address the increasing fears and levels of AI risk. Using the model characteristics, the article emphasizes practical and innovative solutions where benefits outweigh risks and three use cases in healthcare, climate change/environment and cyber security to illustrate unique interplay of principles, dimensions and processes of this powerful AI transformational model.

研究动机与目标

• 解决人工智能研究中日益失衡的问题，即过度关注风险而对可操作的收益整合关注不足。
• 将信息技术、云计算和社交认知理论中的现有风险模型整合为一个连贯的人工智能专用框架。
• 开发一种全新的整体性模型，通过重新定义风险维度并嵌入持续改进流程，将人工智能风险转化为竞争优势。
• 通过医疗保健、气候变化和网络安全部门的三个实际应用场景，展示该模型的实用应用。
• 为领导者提供可操作的创新解决方案，通过协作、透明度和伦理设计原则，平衡人工智能的风险与收益。

提出的方法

• 对人工智能在八个影响领域（社会、经济、伦理、政治/法律、环境、数据、技术、组织）中的收益与风险进行全面文献综述。
• 将信息技术项目管理、云计算实施、企业资源规划以及社会认知理论中的现有风险模型，整合为人工智能特定语境下的框架。
• 重构核心风险维度，如将“项目规模”重新定义为“资源”，“文化”重新定义为“人工智能驱动的文化”，“外部参与”重新定义为“转型协作”，以反映现代人工智能部署的现实。
• 提出五个关键流程：评估风险与机遇、识别风险与收益、分析选项与策略、通过内部和外部协作共同制定最优计划，以及持续评估与调整计划。
• 将用户中心设计、偏见缓解和主动风险管理原则整合到模型的操作框架中。
• 通过医疗保健（诊断准确性）、气候变化（预测建模）和网络安全部门（实时威胁检测）三个详细的应用案例验证该模型，说明风险缓解如何促成收益生成。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将信息技术、云计算和组织管理中的现有风险模型适应于应对现代人工智能和生成式人工智能系统所面临的独特挑战？
• RQ2 在现实应用中，将人工智能风险转化为战略收益，需要哪些新的风险维度和原则？
• RQ3 组织如何通过整合、协作和持续改进流程，系统性地平衡人工智能的风险与收益？
• RQ4 在医疗保健、气候科学和网络安全部门等高影响力领域，如何展示人工智能风险向收益的转化？
• RQ5 从该模型中可以推导出哪些实用且创新的解决方案，使组织能够主动管理人工智能风险，同时最大化社会与经济效益？

主要发现

• 转型风险-收益模型通过嵌入人工智能特定的构建，如‘人工智能驱动的文化’和‘转型协作’，重新定义了传统风险维度，更好地反映了现代部署情境。
• 实施所提出的五个流程（评估、识别、分析、共同制定计划、持续评估）的组织，其绩效水平比风险成熟度较弱的组织高出三倍。
• 在网络安全领域，人工智能驱动的工具如英特尔的FakeCatcher可利用多达72个检测通道，以96%的准确率检测深度伪造视频，展示了人工智能如何应对新兴威胁。
• 在医疗保健领域，人工智能应用通过数据驱动的洞察，提升了诊断准确性和预测能力，支持早期干预并改善患者预后。
• 在气候与环境应用中，人工智能通过将能源需求与天气和使用模式相匹配，实现了更智能的电网管理和低碳城市规划。
• 该模型表明，主动风险管理与跨职能协作相结合，可将人工智能风险转化为战略优势，其中66%的业务领导者报告称，由于生成式人工智能的采用，公司招聘人数增加。