类别工作日新闻与文化财务人力资源规划技术创新分析与见解客户和社区行业金融服务政府保健高等教育款待媒体和娱乐专业和商业服务零售技术更多播客视频作者

工作日新闻与文化财务人力资源规划技术创新分析与见解客户与社区

金融服务政府保健高等教育款待媒体和娱乐专业和商业服务零售科技

播客视频作者

类别工作日新闻与文化财务人力资源规划技术创新分析与见解客户和社区行业金融服务政府保健高等教育款待媒体和娱乐专业和商业服务零售技术播客视频作者

跟上人工智能（AI）和数据隐私可能是压倒性的。虽然有很多希望和机会，但也有人担心数据滥用和个人隐私受到威胁。当我们评估这些话题时，随着第四次工业革命的展开，人们开始质疑人工智能的前景和危险，以及组织如何采取措施更好地实现其价值。

将"伦理"融入技术产品对工程师和开发人员来说是抽象的。虽然许多技术公司都在以具体和切实的方式独立地开展这方面的工作，但我们必须打破这些筒仓，分享最佳做法。通过合作学习，我们可以提高整个行业的门槛。一个好的开始？专注于赢得信任的事情。

从第一天起，信任就是工作日的基础。我们的客户知道我们非常重视他们的隐私和安全，而且我们已经这么做了很多年。这是因为隐私保护是Workday服务的核心，通过我们的隐私原则、GDPR方法和强大的隐私计划。随着我们继续朝着以人为中心、支持机器学习（ML）的未来迈进，我们正在利用隐私和安全第一的方法，大淘客怎么推广，确保我们以合乎道德的方式设计和交付ML。

许多公司正在发布关于其设计和部署AI产品方法的高级原则。但原则只有在真正得到实施时才有价值。Workday最近发布了我们对道德人工智能的承诺，以展示我们如何实施直接建立在客户服务、诚信和创新等核心价值观基础上的原则。根据我们的经验，以下是技术公司在其整个组织中维护这些原则的八个经验教训：

1。定义一个关于人工智能道德含义的共识。这一定义需要对公司的所有相关利益相关者具有明确性和可操作性。对于Workday，人工智能道德意味着我们的机器学习系统反映了Workday对道德人工智能的承诺：我们以人为本；我们关心社会；我们公平行事并尊重法律；我们透明且负责任；我们保护数据；我们提供为企业准备的机器学习系统。

2。将道德人工智能构建到产品开发和发布框架中。这些不能是为开发人员和产品团队带来更多工作和复杂性的独立流程。Workday将我们的原则构建到产品开发的结构中，大数据视频，并创建了推动持续遵守这些原则的流程。新的ML控制已纳入Workday的正式控制框架，作为我们ML道德原则的额外执行。我们的开发团队从道德的角度来审视每一个ML产品，提出关于数据收集和数据最小化、透明度和基于价值观的问题。我们在隐私领域有着悠久的历史，包括隐私设计流程以及针对我们的控制和标准的第三方审计。Workday采用了一套针对ML的设计伦理控制，并为新技术的发布以及数据的任何新用途建立了强有力的审查和批准机制。我们致力于对我们的流程进行持续的审查，并将其纳入新的行业最佳实践和监管准则。

3。建立跨职能的专家组，指导有关设计、开发和部署负责任的ML和AI的所有决策。在这段旅程的早期，Workday建立了一个机器学习工作组，由Workday内部的专家组成，涵盖产品和工程、法律、公共政策和隐私、道德和合规性。这些小组研究了ML在我们产品中的未来和现有用途。将这些不同的技能和观点集合在一起，讨论ML在我们产品中的未来和现有用途非常有效，使我们能够在产品生命周期的早期发现潜在问题。将客户协作引入到负责任的人工智能的设计、开发和部署中。Workday在我们的产品开发生命周期中，从广泛的客户群中聘请我们的客户咨询委员会，以获得有关AI和ML的开发主题的反馈。并通过我们的早期采用者计划，我们与作为设计合作伙伴的少数客户密切合作，通过我们的创新服务测试新的ML模型和功能。这使我们能够在共同开发以人为中心的ML解决方案时，尽早了解并解决客户对AI和ML的想法和关注。对机器学习中的偏见采取"生命周期方法"。机器学习工具代表了一个非凡的机会，帮助我们的客户利用数据来增强人类的决策。有了这个机会，我们就有责任构建企业级工具，以保持客户对我们的难以置信的信任，这就是为什么Workday致力于道德人工智能的一个重点是减轻ML中的有害偏见。Workday专注于生命周期方法，其中包含我们执行各种偏见的检查点从产品的最初概念到发布后的评估和评审。