信任、伦理与透明度
负责任的技术
技术应该增强人类潜力——而责任仍然属于人类。
我们利用技术、自动化和人工智能来支持人们、增强创造力和提高可靠性。我们的方法基于伦理意图、透明度和人类监督，确保技术能力永远不会超过人类的判断、责任或关怀。
数据与人工智能伦理
我们在智能系统的设计、部署和治理中应用明确的伦理原则。
以目标为导向的人工智能和自动化使用
人工智能和自动化被用于：
- 提高一致性、安全性和质量
- 减少不必要的复杂性和摩擦
- 支持学习、可及性和知情决策
它们并不是用来消除人类的责任或替代有意义的人类判断。
以设计为基础的人类问责制
涉及人工智能或自动化系统的地方：
- 人类对结果仍然负有责任。
- 监督和干预总是可能的
- 关键决策不能仅仅委托给机器。
技术提供帮助——它并不独立做决定。
透明度和可解释性
我们的目标是确保：
- 人工智能在任何过程中的角色是可以理解的。
- 受自动化影响的结果可以用清晰的人类语言来解释。
- 用户不应受到不透明、欺骗或操控的系统行为的影响。
复杂性并不是用来掩盖责任的。
公平性、偏见和比例性
我们认识到数据驱动的系统可能会反映或放大现有的偏见。
为了解决这个问题，我们：
- 评估系统中的无意偏见和不平衡
- 审查数据来源、假设和限制
- 在无法合理保证公平的情况下，限制或停止使用。
负责任的技术包括知道何时不进行自动化。
定义的边界和限制
人工智能系统是：
- 在明确的目的和范围内使用
- 未超出其预期或验证的上下文应用
- 定期审查以确保持续适宜性
避免开放式或不受控制的系统使用。
治理与升级
技术使用的责任仍然在于人。
我们保持：
- 明确的所有权和决策责任
- 伦理、操作或意外结果的升级路径
- 定期审查影响、风险以及与我们价值观的一致性
我们持续的责任
负责任的技术不是静态的。
我们持续地：
- 审查不断变化的风险、能力和局限性
- 随着技术和法规的变化，调整治理结构
- 结合来自实际使用的学习和反馈
伦理使用被视为一种活的实践，而不是固定的规则手册。