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2024 年 1 月 30 日
人工智能有可能改变......一切，这已不是什么秘密。这就是好消息。从寻找新的疾病治疗方法，到在金融欺诈开始之前就加以制止，人工智能将使各行各业所能做的事情成倍增加。但是，人工智能是由数据驱动的，这使得信息成为一种独特的货币，需要强有力的保护措施和持续的警惕。
Mastercard 和 IBM 多年来一直走在人工智能创新的前沿--例如，Mastercard 一直在利用人工智能使其欺诈工具更加准确有效，而 IBM 则利用人工智能来解决生产率问题、提升客户体验和改善教育。
上周，Mastercard隐私与数据责任官 Caroline Louveaux 和 IBM 首席隐私与信任官 Christina Montgomery 在数据隐私周期间与Mastercard新闻室进行了座谈，分享了她们对不断变化的数据隐私、人工智能监管和信任力量的看法。
蒙哥马利 自欧洲于 2018 年推出《通用数据保护条例》（即 GDPR）以来，隐私领域的监管环境发生了爆炸性的变化。100 多年来，我们赢得了客户的信任，我们希望保持这种信任。我们围绕人工智能制定了一些原则，包括人工智能应增强人类智能，它应该是透明的、可解释的和公平的，而且数据属于它的创造者。
Louveaux：有趣的是，IBM 和 Mastercard 处于两个不同的行业，但我们的立场其实非常相似，包括我们自己的数据责任和技术原则的核心--个人拥有自己的数据。我们认为，他们应该控制它、拥有它并从中受益，而我们则要保护它。
除了制定这些原则来指导 Mastercard 如何处理数据和技术外，我们还与 IBM 一起成为数据& 信任联盟的先驱。DTA 是一个由多个行业的领先企业和机构组成的非营利性联盟，致力于学习、开发和采用负责任的数据和人工智能实践。
蒙哥马利：这是一个例子，说明我们各自的公司都非常积极地参与外部事务，帮助在可信数据领域取得进展，而不仅仅局限于公司内部。我们确实相信，我们的部分职责不仅仅是制定实践方案，倡导与这些实践方案相一致的政策，做一个负责任的管理者，还要帮助世界找到解决方案，并与外部分享。数据& 信任联盟正在创建数据出处标准--为全球而非仅为我们公司建立标准。这关系到数据脉络，关系到如何为数据标记提供方法论和一致的框架，并能够在整个数据生态系统中始终如一地从头追溯到尾。如果我们能在一套共同的数据标准上达成一致，这将会改变游戏规则。
Louveaux： 如果没有值得信赖的方式来组织数据并实时了解数据，那么最终就会对如何收集、使用和共享数据提出各种要求，从而使创新变得非常困难。
蒙哥马利这就有点挑战性了。您可以查看数据泄露或对数据主体权利请求的响应速度等情况。在人工智能方面，我们关注的是新法规的合规性（即多少天内合规？）、流程的推进速度或对企业的响应速度。但是，很多关键的东西是无法衡量的。如何保持 Mastercard 和 IBM 等知名品牌的信任？这是一个更难衡量的问题。
Louveaux：任何危及Mastercard声誉的消息，无论真假，都会让我彻夜难眠。因为我们都知道，信任一旦受到破坏，就很难挽回了。
蒙哥马利 信任在点滴中建立，在水桶中流失。失去信任真的很容易。在快速发展的环境中，保持高标准和高期望尤其具有挑战性。
蒙哥马利： 我真的认为最重要的技能是拥有成长的心态。我是在不知道人工智能伦理是什么的情况下做这份工作的，对吧？没人这么做。当时只有极少数人知道这是什么。因此，任何人都可以学习。我们处于起步阶段，但你必须想学，而且需要花很多时间不断了解正在发生的事情，并对此深思熟虑。
卢沃：我们还优先考虑所有方面的多样性--学科、背景、文化、地理，等等。我们与当地玩家有很多接触。重要的是要与当地联系起来，了解这些新的人工智能政策意味着什么，它们将如何被解释，了解当地的情况至关重要。我认为我们还可以向技术、业务和安全团队学习。我们并不局限于法律和监管问题。如果你想在这方面有所建树，你就需要了解其他方面，了解它们如何融入到更广泛的背景中。
卢沃： 人工智能、网络安全、内容节制和数字空间方面的法规将有许多重叠之处。当 GDPR 开始发挥作用时，我们为客户组织了研讨会，因为他们中的很多人都很难理解预期的内容。现在，当我们遇到人工智能法规时，关键是我们要了解需要什么来找到它们之间的共性，并建立程序和基线，使我们能够遵守新出现的法规，然后帮助我们的客户也这样做。
蒙哥马利：我非常同意这个观点。我从未如此乐观地认为，我们有能力在未来的公司和决策中发挥如此重要的作用。每个人都想了解人工智能。决策者需要了解人工智能，因为如果他们不了解，就会在政策建议方面犯错误。我们有巨大的机会来产生积极的影响。