计算机智能或机器智能开始影响人类认知结构具有重要作用的领域。当我们在技术进步中前进时，我们常常忘记培养某些价值观和道德。在我们的日常生活中，我们使自己太可靠，这种人工认知结构。
人工智能与伦理方法
人工智能是科学的一个分支，人类的行动被具有更好完整性的计算机所取代。这里重要的是系统的速度和可预测性。系统收集数据、处理数据并提供见解。
面对不熟悉的情况，有可能做出错误的判断。这里起作用的都是关于 AI 开发人员或设计人员提供的输入。系统仅基于此输入进行进程。它不能理解和根据真实的情感行事。AI 系统根据行为模式分析给定的输入。
是时候讨论每个人在与AI打交道时应该具备的美德了。由于 AI 系统需要可预测并确保信任，因此还要认真对待道德方面的考虑。让我们来看看人类伦理是如何在人工智能中嵌入的。
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AI 中的问责制
AI系统的认知结构是由人类开发的。AI 设计人员或开发人员对 AI 系统的任何操作或建议负责或负责。从开发的初始阶段到执行阶段，每一步都是按照人类逻辑设计和开发的。系统将基于此输入响应各种情况。
成功和失败，一切都将根据开发人员给出的输入。系统将如何做出决策，以及它将如何在世界上产生影响，这直接受到开发人员认知结构的影响。这些开发人员或公司必须对 AI 系统在世界上创建的结果负责。
应制定适当的政策和准则，处理问责制问题。这些公司需要遵守国际法律和法规。还需要制定标准和认证，以创建符合道德规划的 AI 系统。
AI 的值对齐
价值对齐是指示 AI 系统预测、得出结论并为决策提供必要建议时的承诺。这应该符合我们的价值观和道德。值是主观的，特定于不同的用户方案。当用户能够理解 AI 的操作时，这些值将对齐机器无法处理这些值或经验，第三方需要在机器中传递这些值。应认真参与，以确保核心价值观。
AI 系统应该考虑到用户组的情绪和体验来开发，因为这些系统无法得出真正的见解。用户组对各种体验的上下文分析对于提供所需的用户体验至关重要。AI 系统将在各种用例的深入研究下进行深入研究。
可解释的 AI
AI 需要证明其解释如何理解。必须解释在 AI 系统应用中使用的方法和技术。AI 开发人员和用户需要了解 AI 操作的结果。用户体验和可解释性需要得到很好的保证。
在正常情况下，当 AI 系统证明其决策和建议的能力时，它即信任它。AI 用户应该能够清楚地了解 AI 执行操作的原因或方式。所有行动和决策都应可审查，尤其是在处理有关个人事务的敏感数据时。
当 AI 做出敏感决策时，系统需要向用户解释使用的建议和数据。用户被授予正确的访问权限来验证 AI 的过程和操作。这将确保更安全的做法，并提高AI的社会可接受性。
无偏不倚的 AI
AI 将如何带来公平接受？由于 AI 系统是人工设计的，因此有可能在 AI 系统中影响人类的偏见。需要适当参加。AI 开发人员必须进行深入研究，并确保他们开发算法中不会出现此类偏差。
需要实时分析 AI 数据，以便识别偏差并确保公平性。某种偏见是有意无意的。开发人员必须做出适当的分析，找出其来源背后的原因，并找到一个解决方案，以尽量减少影响。团队的评论将有助于识别有意和无意的偏见。如果用户也有机会分享他们的反馈或意见，偏见可以限制在一个大的水平。
为了减轻AI系统的偏见，我们必须采取措施，让来自不同文化群体、年龄组、教育领域的人参与。这种更广泛的参与有助于 AI 开发人员识别和减少偏见。
商业智能和人工智能 – 数据驱动型解决方案
组织业务数据进行智能决策是使业务实现预期增长的关键方式。数据在 AI 系统中非常重要，提取的信息用于做出准确的决策。商业智能工具有助于查找模式并帮助提高性能。商业智能更准确地定义数据的使用，而 AI 以数据驱动的形式公司需要与员工进行更顺畅的沟通，分析员工的表现，并设法利用员工的努力和精力。
通过 BI 工具，公司引入了个性化，帮助员工有效管理其任务并轻松实现其工作目标。员工得到行动建议，并鼓励他们更精确地执行。对每位员工的行为进行分析，并在不损害道德价值观的情况下提出建议。
借助商业智能工具，公司可以了解员工的关键绩效，并做出明智的改进决策。BI 工具还帮助公司跟踪和分析公司员工的所有行为。使用 BI 工具生成的见解和报告使公司能够提高工作效率。
最后的想法
当所有这些焦点都嵌入到 AI 系统中时，AI 架构师可以减轻偏差，并在进一步开发中做出更好的改进。如果保持灵活性，AI 系统可以克服任何道德挑战。
用户体验和对用户权限给予高度优先性非常重要。用户应能够正确访问其数据，并应对其数据进行完全控制。如果用户得到保证，如何使用他们的个人数据，从他们的数据得出什么结论，系统将更容易被接受。当应用适当的安全实践来保护敏感的个人数据时，人类道德可以正确嵌入到 AI 中。