The organizational use of artificial intelligence (AI) has rapidly spread across various sectors. Alongside the awareness of the benefits brought by AI, there is a growing consensus on the necessity of tackling the risks and potential harms, such as bias and discrimination, brought about by advanced AI technologies. A multitude of AI ethics principles have been proposed to tackle these risks, but the outlines of organizational processes and practices for ensuring socially responsible AI development are in a nascent state. To address the paucity of comprehensive governance models, we present an AI governance framework, the hourglass model of organizational AI governance, which targets organizations that develop and use AI systems. The framework is designed to help organizations deploying AI systems translate ethical AI principles into practice and align their AI systems and processes with the forthcoming European AI Act. The hourglass framework includes governance requirements at the environmental, organizational, and AI system levels. At the AI system level, we connect governance requirements to AI system life cycles to ensure governance throughout the system's life span. The governance model highlights the systemic nature of AI governance and opens new research avenues into its practical implementation, the mechanisms that connect different AI governance layers, and the dynamics between the AI governance actors. The model also offers a starting point for organizational decision-makers to consider the governance components needed to ensure social acceptability, mitigate risks, and realize the potential of AI.


翻译:人工智能(AI)在组织上的应用在各个部门迅速扩散。除了认识到AI带来的益处外,人们日益一致认为有必要应对由先进的AI技术带来的风险和潜在伤害,例如偏见和歧视。已经提出了许多AI道德原则来应对这些风险,但确保对社会负责的AI开发的组织程序和做法的大纲正处于新生阶段。为了解决全面治理模式的缺乏问题,我们提出了一个AI治理框架、组织AI治理的沙玻璃模型,它针对的是开发和使用AI系统的组织。该框架旨在帮助实施AI系统的组织将道德的AI原则转化为实践,并使其AI系统和程序与即将出台的欧洲AI法保持一致。沙玻璃框架包括环境、组织和AI系统各级的治理要求。在AI系统一级,我们将治理要求与AI系统生命周期的生命周期联系起来,以确保整个系统的治理。治理模式强调AI治理的系统性质,并为实际实施开辟新的研究渠道,将AI治理的不同层次连接起来的机制,以及AI治理行为者之间的动态。该模型还提供了一个组织决策的起点,以降低AI系统决策的潜在风险。

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