“随着越来越多的公司在运营中投入AI能力，他们意识到消除不公平偏见和生产合乎道德的 AI 并不是一项简单的任务。‘偏见’一词值得深入研究。例如，由于人、实践、系统等存在现实世界的偏见，复刻性的收集数据可能会复制现实世界的偏见，因此消除偏见的概念不是一个简单的问题。这个话题需要每个公司内部就什么是公平和不公平、什么是透明和可解释的以及什么需要人工监督进行激烈辩论。”RELX相关负责人 Vijay Raghavan表示。
全球商业信息决策和分析提供商RELX公布的一项最新调研显示，95%的受访者将招聘和留住AI人才作为一项新挑战。其中最令人惊讶的结论指向是AI伦理与技术效益之间的明显脱节。此外，90%的受访者认为，新兴技术研发与应用中构建的道德标准可以代表企业的竞争优势，而这种对于银行业从业者最有可能有类似感受。
然而，64%的企业高管认为他们已经发现企业应用的AI技术存在偏见。
对AI伦理的渴望和已经存在的技术偏见之间存在脱节。出现这种状况的一个潜在因素是，在企业中道德与效益是需要权衡的。这个结论来自对受访者中69%的企业高管的回答。
尽管对技术效益产生了影响，但目前来讲仍在取得进展：92%的高管在AI系统中实施道德规范，而41%的高管仅对新系统进行部署，对遗留系统维持原状。
RELX的最新调研报告希望强调，到2022年，企业不应该忽视培训的重要性，以减轻人工智能存在的偏见性问题。为此，提供AI技术培训的企业服务正在崛起。事实上，2021年，八个行业中有五个行业中超过90%的高管表示，他们的公司提供类似的培训；而在2019和2020年，这个数字都没有超过90%。值得注意的是，2021年，95%的保险业高管认为，他们的企业将优先培养员工开发不存在偏见性以及其他AI道德良好实践的AI模型。
劳动力发展给本已资源匮乏的公司带来了压力。事实上，在表示人工智能对其行业产生负面影响的受访者中，有 39% 表示这是因为它需要对工人进行更多培训或提高技能。
“企业正在加强自身的人工智能能力，并正在招聘更多精通人工智能的技术人员。与此同时，美国工人正在重新考虑工作在他们生活中的作用。这造成了一种紧张局势，加剧了科技行业的人才争夺战。一个副作用是，一些公司不愿投资提高员工的技能，因为他们很可能在一两年后被竞争对手抢走，这种犹豫最终导致人工智能系统效率降低。”Vijay Raghavan还指出。
目前这项调研共收集了1021名30至74岁之间的美国地区企业全职员工，其员工所在家庭收入超过5万美金。同时，这些员工在企业规模在50人以上，担任高级管理人员或高级职员。这次调研也反映了数据相对精准和高质量。
监管的热情随着美国企业高管对自身在全球AI竞赛中的地位的审视，而逐渐减弱。90%的受访人表示，美国在AI开发和实施方面处于世界领先位置，但81%的人会单线其他国家在该领域更先进，因为他们会担心这会对他们的业务造成负面影响。
