《生成式人工智能：现代职场中负责任的使用和开发最佳实践》是由责任人工智能研究所（RAI Institute）发布的一份指南，旨在帮助企业在使用和开发生成式人工智能（GenAI）技术时，既能充分发挥其潜力，又能有效管理其带来的风险。
生成式人工智能是一种能够生成文本、图像、声音等内容的技术，应用广泛，包括客户服务自动化和内容创作等。然而，随着这一技术的广泛采用，企业也面临诸多挑战和风险，如侵犯人权、隐私泄露、安全威胁、劳动不公、环境影响等。为了应对这些问题，企业需要在整个组织内实施负责任的人工智能（RAI）框架，以最大限度地降低风险并确保合规。
RAI研究所提供了一套针对生成式人工智能的最佳实践，旨在指导人工智能从业者、企业高管及其他专业人员。这些实践涵盖了以下五个方面：
- 战略：规划、政策和治理
- 劳动力：培训、教育和技能提升
- 能力：资源和工具
- 实践：开发、采购和使用
- 前瞻性：持续改进和监控
这些实践包括组建合适的团队、跟踪法律要求、提升员工技能、实施明确的目标和要求等，以确保技术的潜力得到最大化发挥。
背景
生成式人工智能利用神经网络从数据集中学习，并生成新的内容。然而，如果不负责任地使用，生成式人工智能可能带来严重的风险，如隐私问题、偏见、安全威胁、透明度缺失和环境成本等。企业必须实施负责任的人工智能框架，以优化收益并降低风险。
生成式人工智能的现状
自2022年底ChatGPT的推出以来，生成式人工智能吸引了广泛关注，尤其是在大语言模型（LLM）的应用方面。生成式人工智能在客户服务中的应用前景广阔，例如通过自动回复询问和提供个性化支持来提升客户满意度。此外，它还广泛应用于内容创作、设计开发、数据分析和个性化教育培训等领域。
生成式人工智能的风险
生成式人工智能如果不负责任地使用，可能会带来误导性的视频和图像（如深度伪造）、偏见输出、虚假信息（如“幻觉”）、安全问题和缺乏透明度等风险。此外，LLM因其训练方式和与第三方应用集成的特性，还可能带来新的风险，如隐私和版权问题。
负责任的生成式人工智能方法
面对生成式人工智能带来的多种风险，企业应将负责任的人工智能原则融入其运营和产品开发中。负责任的人工智能强调遵守法规、法律和组织价值观，确保技术的设计、部署和实施符合道德和社会规范。
成为负责任生成式人工智能的领导者
在生成式人工智能领域的领导者已经采取多种策略，确保技术在其组织内的负责任使用和开发。他们制定了企业范围的最佳实践指南，建立了负责人工智能审查委员会，并鼓励员工通过培训、试点项目和标准贡献等方式进行专业发展。
通过实施这些最佳实践，企业可以在复杂的生成式人工智能领域中，确保其努力既富有成果，又符合广泛的责任人工智能和监管标准。随着技术的快速发展和最佳实践的不断更新，负责任的生成式人工智能管理将持续成为一个重要的企业议题。
