随着人工智能技术的迅猛发展，如何确保AI系统安全、可信且符合伦理规范，已成为全球关注的焦点。中国首部省级人工智能法规——《上海市促进人工智能产业发展条例》将于10月1日正式施行，其中明确要求设立“人工智能伦理专家委员会”，这标志着人工智能伦理已从行业共识上升到法律强制层面。作为全球科技巨头，IBM在人工智能伦理领域拥有深入思考与系统实践，其核心价值体系建立在独特的“道德影响力”之上。本教程将系统梳理IBM在人工智能伦理方面的原则、支柱与具体实践，帮助您全面掌握构建值得信赖的人工智能系统的关键方法。

一、背景与核心认知：人工智能伦理为何至关重要？

中国首部促进人工智能产业发展的省级地方性法规——《上海市促进人工智能产业发展条例》将于10月1日起施行。该法规明确支持人工智能创新研究，并专门提出上海市将设立“人工智能伦理专家委员会”，履行包括组织制定人工智能领域伦理规范指南、推动参与国内外人工智能领域伦理重大问题研讨和规范制定、推动人工智能企业探索建立伦理安全治理制度等职责。由此可见，人工智能伦理已经作为行业共识，得到了高度重视。

事实上，人工智能与混合云一样是IBM的战略聚焦方向之一。IBM在健全和贯彻人工智能伦理方面有着非常深入的思考，针对性地建立了一整套价值原则与实践制度，这一切都基于IBM的道德影响力。在本系列的前两篇文章中，我们探讨了IBM道德影响力如何深入影响商业道德合规管理体系，以及如何助力维护良好的工作环境。今天，本系列的最后一篇文章将重点介绍IBM道德影响力如何在“技术”层面发挥推动作用。

二、IBM的三大核心原则：人工智能伦理的基石

IBM对人工智能伦理和值得信赖的人工智能的态度体现在以下三个关键原则中：

• 人工智能的目的是增强人类智能 —— 人工智能系统不应取代人类，而是辅助人类做出更优决策。
• 数据和洞见属于其创建者 —— 客户的数据和从中获得的洞察归客户所有，IBM不会滥用。
• 新技术，包括人工智能系统，必须是透明和可解释的 —— 用户有权知道人工智能如何工作、为何得出某个结论。

这三项原则构成了IBM人工智能伦理的根基，它们确保技术发展始终以“向善”为基调。

三、五大信任支柱：从原则到实践的衡量标准

遵循上述三项原则，IBM在开发和推广相关技术时非常关注五大信任支柱，它们是评估人工智能系统是否值得信赖的具体维度：

• 可解释性：人工智能系统在提供预测和洞见时，应当相应地提供可被人类理解的解释。例如，一个信贷审批模型不仅要给出“拒绝”结果，还要说明是基于哪些特征做出的判断。
• 公平性：人工智能系统应公平对待个人或群体。当然，对公平性的判断应当基于其具体使用环境作出，避免因数据偏见导致歧视。
• 稳健性：指人工智能系统有效处理异常情况的能力，如输入异常、对抗攻击或数据缺失时仍能保持稳定可靠的输出。
• 透明性：一些设计和开发的必要信息应当作为人工智能系统自身的一部分被公开。用户和监管机构应能了解系统的基本逻辑。
• 隐私性：指人工智能系统重视和保障用户隐私和数据权利的能力，包括数据采集的告知、存储安全以及合规使用。

这五大支柱缺一不可，共同构成了一个可信赖的人工智能系统的完整框架。

四、治理与组织保障：如何落地执行

为了将符合伦理、负责任和可信赖的人工智能文化贯彻到整个IBM，我们设立了专门的治理机构：

• “隐私与人工智能伦理”监督机构 —— 负责统筹制定伦理政策、监控合规。
• “人工智能伦理委员会” —— 作为集中治理机构，处理重大伦理议题。

此外，在基层，业务部门的联络人和员工志愿者也扮演着倡导者的角色，共同推动和促进人工智能伦理体系及方法被进一步采纳和运用。这种“顶层设计+基层推动”的双层架构，确保了伦理原则能够贯穿到每个项目、每个环节。