初创公司如何管理与AI实施相关的风险
驾驭AI实施的复杂性对于初创公司来说是一个重大挑战。本文提炼了专家见解，概述了有效管理风险的战略方法。发现经过验证的方法和实用建议，以充分利用AI的力量，同时减轻潜在的陷阱。
完整的价值机会卡用于风险管理
为了有效管理和降低与AI技术实施相关的风险，我们的初创公司采用了一种多方面的方法：
业务可行性评估：我们要求业务和技术团队共同完成一张“价值机会卡”。这份简洁的一张幻灯片文件捕捉了机会的核心，包括预期的业务价值、工作流图和技术解决方案。这一简单工具有助于确保双方在推进之前达成一致和明确。
技术可行性测试：在承诺全面开发之前，我们提倡创建快速原型来评估技术可行性。我们的方法遵循20:20规则，即在20天内并在20,000美元以内开发原型或最小可行产品（MVP）。此过程还包括评估必要数据的可访问性和可用性，以确保尽早识别潜在的技术障碍。
合规和伦理审计：为预先解决合规和伦理问题，我们对每个AI项目进行基本的伦理审计。我们使用风险矩阵并邀请法律、IT和业务部门的利益相关者参与，以纳入多样化的视角。这有助于我们在早期识别任何伦理红旗，并使我们的策略与监管标准保持一致。
通过整合这些策略，我们确保负责任的AI实施与我们的业务目标和伦理标准相一致，促进可持续创新。
——Biju Krishnan，AI伦理评估师创始人
使用双重验证系统进行AI保险报价
我们最近开始使用一种双重验证系统，其中AI生成的保险报价会自动与历史数据模式进行交叉检查。我注意到，当系统标记了一个异常的保费计算时，这确实起到了很大作用，避免了代理商可能因承保错误而损失数千美元。虽然有时看起来有些过度，但这种额外的验证层实际上帮助我们赢得了保险合作伙伴的信任。
——Justin White，Strawberry Antler创始人
创建定制的质量保证系统
我们公司为管理与AI实施相关的风险所依赖的一个策略是创建定制的质量保证系统。AI工具可以自动化任务，但它们并不完美。我们建立了一个内部工作流程，将人工监督与机器学习输出相结合。
例如，当我们的AI生成内容或SEO建议时，会启动一个次级QA流程来验证其准确性和品牌一致性。这种混合方法有助于减少仅靠AI运行时可能出现的错误，确保我们维持客户期望的精度。
——Paul DeMott，Helium SEO首席技术官
保持人在环路的方法
我们用来管理和降低与AI技术实施相关风险的一个关键策略是保持人在环路的方法。我们认识到，虽然AI可以显著提高效率并减少行政负担，但医疗数据和决策的敏感性需要谨慎监督。因此，我们不依赖AI完全自主运行，而是确保从业者始终有最终决定权。
这意味着AI辅助生成草稿、提供建议或自动化常规任务，但医疗专业人员始终审查并批准输出。这种方法有助于减少与准确性、合规性和伦理问题相关的风险。我们处理的是人们的生命健康，因此保持这一人为判断层是必不可少的。
我们还优先考虑透明度，确保用户了解AI功能的工作原理、使用的数据以及潜在的局限性。通过结合AI效率与人工监督，我们减少了错误的风险，并确保我们的技术以可靠和值得信赖的方式支持从业者。
这种方法使我们能够在保持安全、隐私和伦理考虑的前提下，利用AI的优势。关键是找到创新与责任之间的平衡。
——Jamie Frew，Carepatron首席执行官
利用迭代测试和用户反馈循环
我们使用AI平台将所有学术内容转换为有声读物。我们组织中用于缓解和控制AI风险的主要工具之一是迭代测试和透明的用户反馈循环。
AI可能会产生不可预测的输出，尤其是在处理复杂的学术材料时。我们在“测试环境”中部署新AI功能，以最大限度地减少风险。在这里，我们获得了一组有限的早期用户的详细反馈，并与博士生和教育工作者合作，验证学术文本总结的准确性、语气和内容相关性。这使我们能够在广泛推广前识别和纠正偏见、解释不全或过于复杂的问题。
透明度也起着重要作用。我们向用户坦诚AI的工作原理、局限性以及何时需要手动干预。这建立了信任，同时设定了现实的期望，减少了不满或意外后果的可能性。
我们设计了一个通过迭代测试和透明度来缓解风险的框架，促进用户和团队之间的协作，使我们的AI能够负责任地适应实际需求。
——Derek Pankaew，Listening.com首席执行官兼创始人
嵌入透明度和伦理考量
我看到了AI技术的巨大潜力，但也认识到管理伴随而来的风险的重要性。我们采用的一项关键策略是在AI开发和部署的每个阶段嵌入透明度和伦理考量。
我们实施了一个强大的算法审计系统。这些审计不仅确保我们的AI模型准确，而且公平和无偏见。例如，在推出任何面向客户的AI解决方案之前，我们会对算法进行全面测试，以识别和解决潜在的偏见。这种主动方法减少了无意后果的风险，如对某些用户群体的不公平待遇或误导性输出。
我们还让跨职能团队——工程师、数据科学家甚至非技术人员——参与审查AI的运作方式。这个协作过程帮助我们从多个角度发现风险，确保解决方案既实用又可靠，并符合用户期望。
另一个策略是优先考虑AI技术的可解释性。例如，当我们的平台提供数据驱动的洞察时，我们确保用户可以看到推荐背后的理由。这种透明度建立了信任，并减轻了与“黑箱”模型相关的风险，其中决策可能显得不透明或任意。
最后，我们始终保持警惕，关注数据隐私和安全。AI严重依赖数据，保护这些信息不容妥协。我们遵守全球数据保护标准（如GDPR），并实施强大的加密协议以防止数据泄露。这不仅保护了我们的公司，也保护了信任我们信息的最终用户。
这些策略至关重要，因为AI的成功不仅仅取决于技术本身——它还取决于如何负责任地实施。通过关注透明度、公平性和安全性，我们降低了风险，同时提供了客户和用户可以信赖的AI解决方案。
——Max Shak，Nerdigital创始人/首席执行官
实施明确的使用指南和培训
我们发现，管理AI风险的有效策略之一是为团队实施明确且可操作的使用指南。当生成式AI工具开始流行时，我们注意到员工尝试使用它们来提高生产力。然而，我们很快意识到潜在的风险，如无意的数据暴露。为了解决这个问题，我们制定了简单明了的指南，重点关注安全实践，如避免将敏感信息输入公共AI工具，并在使用前验证AI生成的输出。这些指南通过团队研讨会得到强化，我们在会上分享真实案例，帮助每个人理解风险。
培训也是我们的重点。许多员工渴望采用AI，但不确定如何负责任或有效地使用它。我们创建了培训课程，强调生成式AI的优点和缺点。例如，我们教员工如何识别AI输出中的偏见或不准确性，并强调在决策中保持人工监督的重要性。这种动手方法不仅提高了AI的采用率，还增强了团队对负责任使用这些工具的信心。
最后，我们保持开放的沟通，讨论AI如何改变我们的工作。早期，一些员工表达了对工作保障的担忧。为了解决这个问题，我们解释说AI旨在协助而不是替代我们的团队。例如，AI现在帮助我们更快地响应基本IT查询，但我们的技术人员仍然对解决复杂问题和建立客户关系至关重要。定期分享这一愿景有助于缓解恐惧，并促进员工与技术之间的协作感。
——Elmo Taddeo，Parachute首席执行官
在沙盒环境中开发和测试AI
我们在实施AI技术时优先考虑透明度和可扩展控制。我们使用的一种具体策略是在沙盒环境中开发和测试AI算法，然后再将其部署到实时系统中。这确保了最小的中断，同时提前识别潜在的偏见、错误或风险。通过涉及跨职能团队，包括开发人员、数据科学家甚至法律顾问，我们带来了多样化的视角以消除盲点。例如，在推出预测分析工具时，我们持续监控输出结果，确保其准确性、公平性并符合业务目标。这种主动和协作的方法帮助我们有效地降低风险。
——Valentin Radu，Omniconvert首席执行官兼创始人
加强AI代码的代码审查
作为一家软件公司，我们正在尝试使用AI代码生成来加速更耗时的任务。
随着工程师们转向学习如何最佳地提示AI进行代码生成，我们必须加倍进行代码审查，以确保生成的代码按预期工作。
在AI代码生成之前，我们要求至少一名工程师审查其他人（人类编写）的代码。现在，随着代码由AI生成，我们要求至少两名工程师审查代码，以确保代码正确。
我们节省了一些写代码的时间，但目前我们增加了额外的时间来确保提示AI的人正确指定了生成我们需要的代码的提示。
——Ben Grimwade，Just Another Tech Lead软件工程经理
小心并透明地处理数据
我们应对AI使用风险的最大策略之一是小心处理数据。我们建立了整个系统，确保我们只使用合法允许使用的数据，并且非常透明。我们定期审计数据，保持一切合法，并尽可能匿名化个人信息以保护隐私。
我们还有持续的过程来监控AI的表现。我们有指南确保AI不带偏见，并有一群人监督我们，确保我们保持伦理。此外，我们让客户了解他们的数据是如何被使用的，并赋予他们说“是”或“否”的权力。这种方法不仅帮助我们避免法律麻烦或负面新闻，还保持了客户的信任。我们致力于确保AI不仅聪明，而且负责。
——Henry Timmes，Campaign Cleaner首席执行官
实施强大的治理框架
为了管理和减少使用AI技术的风险，我们实施了一个强大的治理框架，重点关注谁能访问数据以及如何分类数据。
我们通过三个主要组成部分来应对风险：
- 数据访问控制：我们设置严格的规则来控制数据访问，确保只有授权人员可以访问敏感信息。这有助于防止数据泄露并保持合规性。重要部分包括基于角色分配访问权限和使用加密。
- 数据分类和管理：我们将数据按敏感性、相关性和预期用途分类。通过这样做，我们可以识别高风险数据并应用更强的安全措施。我们还确保AI模型经过良好审查和道德来源的信息训练。
- 透明度和持续监控：我们确保AI模型和决策过程清晰。我们定期检查系统，查找数据质量变化、偏见或滥用等问题。这包括确保分类数据符合监管和伦理标准。
通过在治理框架中结合数据访问和分类，我们减少了风险，确保AI使用安全、道德并与我们的目标一致。
——Mark London，Verity IT总裁/首席执行官
确保数据隐私和算法审计
我们充分认识到AI技术在教育领域的应用既带来潜力也带来风险。因此，在推动AI技术应用的过程中，我们始终保持高度警惕和责任感，致力于有效管理和缓解AI相关风险。
在数据隐私保护方面，我们严格遵守相关法律法规，确保所有用户个人信息和学习数据得到妥善保护。
在算法使用方面，我们设立了严格的审计机制。定期审查和优化AI模型，确保其输出结果的准确性和公平性。当算法存在偏差或不合理结果时，我们会进行调整，以确保学生的学习不受影响。此外，我们还设立了专门的用户反馈渠道，鼓励学生对我们平台上的AI生成答案提出意见。这些反馈信息为我们优化算法提供了有效数据支持，从而不断提高AI性能。
我们还意识到需要让团队成员了解AI技术。因此，我们加强了团队的专业培训，帮助每位成员掌握相关培训，确保他们能够识别潜在风险。
——Eve Bai，StudyX.AI国际合作伙伴和运营经理
优先考虑学术写作中的人工监督
对于学术写作行业，AI构成了巨大威胁，因为学术作品要严格审查抄袭，包括AI的使用。因此，我们非常重视人工监督，以确保客户获得原创文本。这意味着即使AI在生产过程中扮演任何角色，例如创意构思，这些输出最终总是由我们的员工审查和编辑。此监控过程包括通过研究其他来源交叉检查输出，包含相关参考文献，并编辑文本使其更生动。
此外，AI输出通常包含大量泛化信息，需要删减以使论文更具体和简明。所以，这些是我们业务中的主要步骤。但总体而言，我们认为持续的人工监督是高效使用AI的关键。AI只是一个助手，尽管它可以加快流程并简化工作，但最终需要人们确保最终产品符合质量标准。
——Maria Gavriil，EssayHub首席执行官
使用Evals框架测试AI模型
目前，缓解与使用AI技术相关的风险——尤其是大型语言模型（LLM）——的新热门方法是Evals。Evals提供了一个框架来测试您使用的LLM模型的性能，并比较不同模型的性能，以帮助您为特定用例做出正确选择。这很重要，因为没有一个模型适用于所有用例。目前，有多种Evals框架可供选择——Open AI有一个，Typescript Guru Matt Pocock正在开发另一个（称为Evalite——evalite.dev）。
Evals背后的基本概念是，给定评分标准，AI非常擅长评估AI生成的响应。通过提供足够的示例和评分标准，您可以训练AI评估AI生成的响应是好还是坏。Evals将使您的AI实现与竞争对手区分开来，并且绝对值得一试。
——Anuj Mulik，Featured软件工程师
进行定期沟通和培训
新技术对医疗领域产生了巨大影响，这就是为什么我们在创业公司中采用定期沟通和培训来管理和缓解AI技术实施期间的风险。在线办公平台、网络咨询和AI聊天机器人开辟了一整套新的问题和潜在问题，特别是在维护HIPAA合规性和保护患者隐私方面。
因此，我们每周与团队进行沟通和培训，确保他们了解潜在的黑客攻击以及在线办公平台中AI的脆弱性。此外，我们确保他们理解AI提供的指示哪些是适当的，哪些必须由医务人员完成。通过每周与员工就AI使用进行沟通和培训，我们可以更好地管理和缓解风险，同时保护患者。
——Robert Applebaum，ApplebaumMD.com首席执行官兼整形外科医生
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