随着人工智能（AI）继续重塑行业和改变工作场所，组织和领导者不仅要研究它对生产力、创新和经济收益的影响，还要研究与这些变革性技术相关的伦理影响。

将公平、多样性和包容性（EDI）镜头整合到人工智能系统中不再是一种奢侈或可选项。确保人工智能惠及所有人至关重要，包括妇女、土著人民、残疾人、黑人和种族化人群以及2gbtq +社区等应享有平等的群体。

如果没有这一承诺，人工智能就有可能加剧现有的偏见和不平等，包括基于性别、种族、性取向以及有形和无形残疾的偏见和不平等。我们已经知道人工智能对人力资源和招聘的深刻影响，但它的影响远不止于此。

虽然人工智能采用差距往往主导着对话，但围绕其开发和部署的道德担忧同样至关重要。这些问题对领导力、信任和问责制有着深远的影响。领导者和组织需要更多的支持、教育和指导，以负责任地引导人工智能融入工作场所。

对道德AI的需求

人工智能有可能揭示和解决系统性歧视，但前提是它的设计和使用符合道德和包容性。机器学习算法从大型数据集中学习模式，但这些数据集通常反映了现有的偏见和代表性不足。

人工智能系统可能会在不经意间强化这些偏见。作为一个学者和实践者，我知道数据不是中立的；它是由参与其收集和分析的背景和人物塑造的。

这种风险的一个明显例子是微软的Twitter聊天机器人Tay，它开始转发种族主义推文，并在发布仅16小时后被关闭。Tay正在从与Twitter用户的互动中“学习”。

这样的事件不仅从公共关系的角度来看是破坏性的，而且还会影响到员工，特别是那些来自边缘社区的员工，他们可能会感到被自己组织的技术疏远或不支持。

同样，人工智能头像应用Lensa被证明可以把男人变成宇航员和其他有趣和赋权的选择，同时让女人变得性感。在游戏等已经在努力解决性别歧视问题的行业，这向用户传递了一个令人不安的信息，强化了刻板印象，并为员工创造了一个充满敌意的工作环境。

人工智能技术的创造者和用户必须从头开始整合EDI原则。人工智能开发团队的多样性是最有效的保障之一，因为它可以最大限度地减少盲点。

通过从一开始就将EDI价值嵌入到人工智能中，创造者和用户可以确保人工智能工具及其使用不会加剧公平群体面临的障碍，并制定纠正措施以减轻现有和新出现的问题。

领导者必须领导

领导者必须认识到人工智能将如何推动变革。它可以揭示隐藏的偏见和不平等，迫使人们做出令人不安的判断，需要谦虚。认识到偏见是具有挑战性的——没有人想要有偏见，但每个人都有偏见。

通过整合EDI和AI，领导者可以为值得平等的群体创造新的机会。例如，通过结合人工智能的力量和多样化的团队，我们可以培养包容性的产品设计，以迎合更多的消费者，并为组织带来更多的成功。

人工智能应该被视为帮助决策者的额外工具，而不是替代品。领导者必须确保人工智能系统的设计和部署以包容性为核心。他们需要在编码到算法决策之前解决潜在的差异，并纠正剩余的错误。

问责制仍然停留在人的层面；领导者需要谦逊和勇气。

人工智能将继续存在

在一个消费者和员工都要求公司和工作场所采取更多道德行为的世界里，透明度、问责制和包容性变得越来越重要。

将道德人工智能原则嵌入其系统的组织不仅可以避免加剧不平等，还可以将自己定位为市场的领导者。其中一些原则包括公平、透明、人类监督、学习/数据集的多样性、代表性和非歧视。

解决这一问题可以建立信任，弥合采纳方面的差距，并消除可能使不平等永久化的偏见。人工智能将继续存在，在未来几年里，它必将在我们的生活中发挥更大的作用。随着它越来越成为社会的一部分，实施这些原则是必不可少的。

明确的问责机制和实践有助于确保人工智能系统以符合组织和整个社会价值观的方式运行。这些考虑包括验证和验证人工智能输出，确保可解释性（解释和证明结果的能力），以及设计和实施纠正和解决偏见的机制。

领导者必须培养一种创新和责任的文化，让开发人员、数据科学家和其他利益相关者了解他们在减少偏见、确保公平和优先考虑包容性方面的角色。这可以包括追求EDI认证，以在组织的所有级别建立对偏见的认识和问责制。

如果没有这些承诺，公众对人工智能的信任可能会受到损害，并侵蚀这些技术提供的潜在好处——这在过去几年里已经成为一个问题。

应对人工智能的策略

领导者要发挥关键作用，认识到人工智能虽然具有变革性，但并不能取代人类的监督。人工智能本身并不是消除偏见的万灵药。为了向前发展，组织应该：

让不同的团队参与人工智能开发，以确保不同的观点和生活经验塑造技术，改进数据并构建其使用框架。

培养包容性的工作场所，让来自平等群体的成员感到真实、发声、被倾听和被重视是安全的，包括当他们指出缺点和偏见时。

优先提高员工和领导人的技能和再培训，以提高人工智能素养，并加强关键的可转移技能，如批判性思维、适应性、创造力和电子数据管理相关技能。

建立明确的问责框架，并定期进行严格的审计，以发现和减轻人工智能系统中的偏见。框架应该随着人工智能的发展而发展。

与其他外部团体合作，包括政府、非营利组织或教育机构——如企业董事研究所、矢量人工智能研究所或Mila人工智能研究所——创建一个支持、资源和信息随时可用的生态系统。

通过优先考虑这些实践，组织和领导者都可以引导人工智能成为创新和经济增长的力量，以及促进公平群体包容的道德责任模型。人工智能应该使工作场所和社会中的每个人受益。