谁是“首席人工智能官”？公司需要这个角色吗？：Anna Antimiichuk

随着数字时代的成熟，全球各地的组织都将人工智能 (AI) 作为创新的主要驱动力。然而，随着人工智能飞速发展，其在业务战略、运营和治理中的作用日益增强，一个关键问题浮出水面：公司是否已经需要专门的首席人工智能官来监督其人工智能计划？现在是介绍新角色的合适时机吗？

围绕是否需要专门的 C 级高管来管理人工智能创新、道德和风险的争论一直是多个企业和监管讨论的最前沿。据《福布斯》报道，首席人工智能官这一职位的兴起被视为对人工智能跨行业复杂性和影响力不断增加的自然反应。

风险管理、技术和法律领域的领导者一直在讨论人工智能治理不断变化的性质，以及是否有必要采取新的方法，包括引入专门的专家。

首席人工智能官这一角色的出现不仅仅是理论上的讨论，而且对许多企业来说已经成为日益现实的现实。最近在伦敦举行的 #RISK 会议上的一次小组讨论以一个简单的问题开始：房间里有多少组织已经任命了首席人工智能官？尽管如此，只有少数人举手，反映出不确定性。

随着人工智能技术越来越融入业务流程，首席技术官 (CTO)、首席数据官 (CDO) 和首席隐私官 (CPO) 的传统角色正在扩展到涵盖人工智能相关问题。 但对于人工智能治理是否需要一个新的、独立的最高管理层职位，共识还远未明确，而且对话进一步揭示了不同的观点。

例如，会议上的一些小组成员，例如
Tia Cheang，Gallagher IT 数据和信息服务总监，质疑这个新角色的必要性。她认为，人工智能虽然具有变革性，但长期以来一直在数据和技术框架内进行管理，这表明高级总监或副总裁级别的角色可能更合适。 “我并不认为首席级人工智能官的职位存在差距。” Cheang 指出，人工智能通常只是现有数据和 IT 职责的延伸，这一角色可以分散在多个高级技术角色之间。

然而，其他发言者强调了人工智能战略和治理的重要性，特别是在人工智能是主要组成部分的组织中。
Sanja Hukovic，伦敦证券交易所集团 (LSEG) 集团总监兼模型和人工智能风险管理主管表示，随着人工智能越来越嵌入关键业务功能，对专门监督的需求也在增长： “人工智能治理不仅仅涉及技术，还涉及了解风险、管理偏见以及确保整个组织的透明度和问责制。”

一些与会者表示需要全面的人工智能治理框架，包括风险评估和道德准则。 Hukovic 建议组织可以建立在现有的治理模型的基础上，例如为 GDPR 合规性而开发的模型，但他警告说，人工智能带来了新的独特挑战：
“你必须独立于隐私来审查人工智能风险，” 她敦促企业建立多学科团队来解决人工智能治理的复杂性。

讨论的很大一部分集中在监管环境上，特别是《欧盟人工智能法案》的影响。毫无疑问，监管在塑造人工智能治理方面发挥着至关重要的作用，但人们仍然担心遵守新兴的人工智能特定法律所面临的挑战。 Nish Imthiyaz，沃达丰隐私、人工智能和数字法规全球法律顾问谈到了人工智能治理与组织为遵守 GDPR 所经历的旅程之间的相似之处。 “有相似之处，” 伊姆蒂亚兹说， “但人工智能在根本上是不同的。我们需要人工智能治理能力，无论这是否意味着任命首席人工智能官。”

监管压力，特别是来自欧盟人工智能法案的压力，可能会迫使公司正式确定人工智能治理角色。然而，专家们主要警告不要仅仅为了满足合规性要求而急于创建 CAIO 角色。 相反，他们建议公司在进行组织变革之前仔细考虑其人工智能成熟度，以及人工智能对其特定业务模式带来的特定风险。

人工智能知识不应局限于首席人工智能官等专门的特定角色，
Oisín Boydell，Corlytics 首席数据官，强调了将这些知识整合到公司内所有角色中的价值，让所有部门和单位的员工对人工智能的潜力和威胁有基本的了解：
“随着人工智能在公司内部发挥着越来越重要的作用，更不用说整个社会，所有职能部门的所有员工都应该至少对人工智能有一个基本的了解——它的机遇和风险。成功利用人工智能的公司往往善于向所有团队灌输这些知识，因此最了解业务的人可以识别新颖的人工智能用例以及潜在的陷阱。”

这种方法使最熟悉业务的团队能够识别创新的人工智能应用程序和可能的挑战，而不是将人工智能知识隔离在数据科学团队中，尽管数据科学团队的执行能力很强，但可能缺乏与特定业务需求的紧密结合： “这是为了赋予所有员工权力，而不是将人工智能纯粹视为数据科学团队的专利，他们可能是实施方面的专家，但往往与详细的业务需求和要求保持一定距离，” 他继续说道。

Oisín 呼应了业内其他专家的观点，他确认，对于首席人工智能官这一专门角色，不存在一刀切的方法，因为每家公司的人工智能成熟度以及人工智能的利用方式都不同各不相同。它可能是核心产品的一个组成部分，也可能被用作内部流程的一部分，而且行业、公司正在使用的数据类型和来源也各不相同。反过来，所有这些方面和变量都会影响人工智能治理的复杂性。

例如，在 Corlytics，这种细致入微的理解塑造了公司将数据和人工智能战略紧密结合的方法。
“作为首席数据官，我在首席技术官的数据基础设施和安全角度的支持下，负责监督我们的人工智能战略和治理。我们独特的数据资产，例如带注释的全球法规库、监管分类法和整个监管风险价值链（从视野扫描到法规到控制和政策）的数据集成，与我们的内部法律专家一起，为所有我们跨平台的人工智能解决方案。拥有数据和人工智能的集成和联合视图，以及它们之间的密切关系，使我们能够提供准确、可靠和值得信赖的人工智能驱动的解决方案。”
奥辛·博伊德尔解释道。

尽管对于具体角色的看法各不相同，但人工智能领导力的必要性是不可否认的。这种领导力是以首席人工智能官的形式还是通过现有的角色来实现，取决于组织的规模、行业和人工智能战略。 对于严重依赖人工智能来提高运营效率或客户体验的公司来说，人工智能官员可以提供必要的关注和责任，以应对复杂的人工智能治理世界。对于其他组织来说，人工智能治理的最佳解决方案可能是扩大现有领导者在技术、数据或隐私方面的职责。最终目标不是创造新游戏，而是确保人工智能得到有效、合乎道德的管理，并符合不断发展的法规。看起来首席人工智能官的角色还处于起步阶段，也许还需要3-5年的时间才能成为标准。其必要性将根据组织的独特需求、人工智能技术的使用及其在人工智能成熟度曲线中的位置而有所不同。然而，显而易见的是，人工智能治理和领导力是任何人工智能战略的关键组成部分，企业必须充分应对这些挑战，才能在快速发展的数字环境中保持竞争力和合规性。

与 Corlytics 首席数据官 Oisín Boydell 合着