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卡洛琳·戈尔斯基,R2数据实验室讨论了在部署基于人工智能的流程时需要的伦理要求
我们在机器学习、人工智能和高级分析领域的工业之旅始于1999年我们将引擎健康监测系统安装到位。
到2020年,我们现在正在监控3000个引擎,同时它们在任何时候都在飞行,数据传输从机载飞机通过卫星或甚高频。我们的人工智能预测维护系统连接着11000多个引擎。
我们与世界级的工程师合作,包括复杂的使用数字的双胞胎协助监察系统中某些网络的发展。它们有助于识别工程师在发动机投入使用时评估其健康状况所需的洞察力。在过去的3年里,我们开发了第二代人工智能2.0,它是如此复杂,以至于我们无法编程它要寻找什么,人工智能系统必须在26维多变量分析中“自我学习”。我们的分析全天候运行。
正如你所希望的那样,我们每天都在监测载着乘客飞越大西洋的飞机的引擎——即使是在圣诞节!只需3分钟获得飞机通过传输、数据智能分析和提供任何见解的工程师可能会需要联系维修人员做好准备在地面上改变一个油过滤器,例如,当飞机降落,因此确保它可以准时起飞。
在这些类型的系统和过程中,我们控制偏差和准确性是至关重要的,否则我们可能会增加维护成本或报废一些极其昂贵的制造部件。
为了做到这一点,我们开发了一种替代方法来“解释黑盒子内部的工作”,并使用高完整性、并行和独立的检查,可以部署到我们的任何基于人工智能的流程。对我们来说,数据偏见和准确性、道德要求和基本的业务要求——因此发展领导能力对我们来说是双赢的。
这一完整的“完整性系统”正在我们的所有业务中转移,包括制造业,并得到加强,包括偏见和准确性的控制,例如,关键部件的机器人检查或自主机器人制造过程的开发。
这种对偏见和准确性的控制形成了我们人工智能伦理项目的核心,该项目采用了世界著名的、无处不在的人工智能伦理原则(如Asilomar, EU,好公司等)并创建一个框架,确保这些原则意识到到我们的任何人工智能部署在整个的劳斯莱斯的鸿沟——“做什么”的问题在新兴数据创新技术的“怎么operationalised”问题,可以帮助改变我们对未来的业务。beplay 行业的标杆beplay官网体育app下载