特斯拉的自动驾驶 AI 依赖于来自超过30 亿英里真实驾驶的高质量数据。
全面：系统从各个方面记录所需的所有信息，为AI模型提供适当的数据进行分析。
公正：为了获得公正的结果，应该使用多种方法来收集和处理数据。
强大的数据工程团队应始终验证和规范数据，同时消除不规则性，以保证数据的准确性。遵循 ISO/IEC JTC 1/SC 42 标准，组织可以找到保持 AI 应用程序数据集可靠性的指导。
公司必须尊重数据保护法，
以建立客户信任并遵守官方规则。关键监管方面包括：
数据最小化：仅收集使人工智能系统能够完成其所需任务的基本数据。
同意管理：在收集、处理或使用个人数据之前确保用户明确同意并遵守 GDPR 至关重要。亚马逊因其 AI 系统侵犯隐私而被罚款8.77 亿美元。
透明度：清晰地传达如何使用数据在用户和利益相关者之间建立信任。人工智能信用评分系统通过修复传统评估方法中过去的错误，使贷方更加公平。
在试点项目中实施人工智能，然后再进行扩展
通过试点项目测试人工智能技术，企业可以在模型应用于整个系统之前对其进行测试和改进。规模较小的测试实施有助于企业发现问题并完善其人工智能系统。
降低风险：通过观察人工智能系统， 试点可以帮助 西班牙电话格式 生产商发现问题，以便公司可以在整个运营过程中安全地采用它们。在全国范围内部署人工智能之前，麦当劳在免下车餐厅进行了测试，以减少错误并提高订单处理速度。
运营细化：在业务运营中进行的 AI 测试有助于企业提高产品准确性，并使系统更好地协同工作。Dropbox 解雇了16%的员工，将其重新分配到 AI 项目，以加强 AI 开发和产品转型。
成本效益：计划阶段通过保证 AI 系统带来实际成果来更好地处理资源。企业可以使用 AI 测试来有效地指导预算使用。
建立跨职能的AI团队
要成功实施 AI，需要建立一个将 AI 开发与整体运营联系起来的适当组织。客户成功团队通过与多个职能领域的团队合作更好地学习 AI 技能，同时创建使客户受益的解决方案。
强大的人工智能团队可以确保：
跨学科合作：由工程师、用户体验设计师和语言学家组成的 Apple 人工智能团队共同开发 Siri 更新。
打破孤岛：摩根大通及其人工智能团队将各个财务分析部门链接到一个系统中，从而减少了审查信贷协议时出现的错误。
战略一致性：AI产品经理弥合业务 的内容日历将使您掌握营销 需求和技术执行之间的差距，确保投资回报率。
优先考虑道德人工智能和透明度
公司应使用合乎道德的人工智能方法，同时保持信息公开，以建立信任并确保责任。人工智能系统需要对各种数据类型进行训练，以产生包容且公正的结果。
该系统包含面部识别技术，但对深色 在短信中 皮肤的人而言，它却是一个错误，这表明人工智能需要更好的理念。通过研究，Joy Buolamwini迫使科技公司改变算法，以减少偏见。
为了提高人工智能决策的透明度和问责制：
通过可解释人工智能（XAI）技术，用户可以获得有关人工智能决策的解释，从而建立信任并维护公平标准。