作者：埃克塞特大学战略顾问、企业家兼数字经济教授 Alan W. Brown

从医疗保健、教育到税收和福利体系，人工智能（AI）在政府服务转型中发挥的作用推动了人们对改善体验和显著节省成本的强烈期望。

结果，公共部门对人工智能的兴趣和使用迅速增加。Alan Turing Institute 在 2023 年 12 月对近一千名公共部门专业人员的调查显示，他们中将近一半的人知道生成式人工智能，其中超过五分之一的人已经在使用生成式人工智能。 

同时，人工智能，尤其是生成式人工智能的经验表明，需要以合乎道德和负责任的方式使用一项技术，该技术可以根据用户定义的提示，使用大型语言模型（LLM）生成看似无穷无尽的文本、图像或其他数据流。

因此，英国政府于 2024 年 1 月 24 日发布的生成式人工智能框架是指导控制使用这项强大技术的及时而关键的一步。英国框架的简单方法由 10 项原则组成，这些原则构成了合乎道德和负责任的人工智能部署的基础。尽管本质上相当宽泛而且比较高级，但这些原则中的每一项都将注意力集中在任何公共部门生成式人工智能应用场景中都必须解决的核心问题上。

我们看看英国框架的要点：

理解与局限：原则 1 正确强调需要对生成式人工智能的能力和局限性有清晰的认识。公共部门领导者必须意识到潜在的偏见、不准确之处和安全需求

负责任的使用：原则 2 至 5 深入探讨负责任的使用，包括法律、道德和安全方面。聘请合规专业人员、减少偏见并确保数据安全是建立信任和防止损害的关键步骤。

人为控制和协作：原则 4 和 7 强调了人为监督和协作的重要性。让人们参与质量控制和决策，并保持透明度，对于问责制和公众信任至关重要。

生命周期管理和技能：原则 5 和 9 涉及生成式人工智能解决方案的整个生命周期，从采购和部署到维护和技能发展。利用技术行为守则等现有政府资源并为获得必要技能进行投资对于成功使用至关重要。

适合工作的工具：原则 6 提醒我们为特定任务选择正确的工具。明智地了解应用场景和评估诸如 LLM 之类的工具对于实现预期的结果至关重要。

框架之外：其他注意事项

从概念的角度来看，很难发现英国政府的生成式人工智能框架有问题。该框架的 10 项原则明确了考虑生成式人工智能的人员优先考虑的几个问题。但是，在快速变化的环境中，数字领导者在提供有效的公共服务方面面临着巨大的日常运营挑战，英国框架需要详细制定。根据我的经验，其他几个考虑因素可能会增强其影响：

关注影响，而不是技术：尽管英国框架恰当地提醒不要使用技术驱动的解决方案，但强调需要明确的问题陈述和以用户为中心的方法将进一步巩固这一点。英国政府的服务手册可以成为一个有价值的工具，以确保将重点放在解决正确问题上。

持续监控和适应：英国框架强调了持续监控和审查的必要性，以确保生成式人工智能解决方案保持合乎道德、公正且有效。但是，提供灵活性和适应性的成本可能很高，这是一项重大挑战，公共部门往往资源不足。该框架需要加强，为正在进行的评估和调整增加明确的指标和反馈机制。

公众意识和教育：公众需要了解并参与公共部门对生成式人工智能的使用。必须对此给予更多关注，对于有关如何使用该技术工具及其潜在影响的信息，最大限度提高透明度和可访问性。我们的社会直到最近才了解到人工智能对我们的生活和生计的颠覆性影响：信任和合法性取决于我们如何理解在应对挑战的同时获得回报。

考虑到这些更新，我建议英国框架增加另一项原则：

原则 11：通过持续对话建立公众信任通过定期的市政厅会议、公共论坛和互动平台，与公众公开讨论生成式人工智能的挑战和机遇。 

您鼓励持续进行建设性对话，让所有利益相关者参与进来，包括那些来自传统上难以进入的社会阶层的利益相关者。 

有了这一附加原则，英国框架将更加完善，可以作为指导，以合乎道德和负责任的方式在公共部门采用这项强大技术。

实施原则：从理论到实践

英国框架提供了明确的路线图，但将其转化为行动才是真正的考验。

有效的实施始于将英国框架的原则嵌入到每个项目的 DNA 中。对培训公共服务专业人员的投资必须涵盖从理解原则到部署的每个阶段。生成式人工智能触及的每个项目的清单和决策矩阵等护栏可以支持这一点。  

此外，强有力的治理结构至关重要。公共部门机构已经在任命专门的人工智能负责人和伦理委员会来监督生成式人工智能项目。现在，他们的任务应该是确保遵守英国框架和培养道德决策文化。应定期进行评测和审计，以发现潜在问题并确保持续遵守这些原则。这时，透明度变得至关重要，需要建立清晰的沟通渠道，让利益相关者了解生成式人工智能的使用方式及其潜在影响。

实际上，生成式人工智能在公共部门的成功需要一种积极、多方面的方法。英国政府的生成式人工智能框架是一项可喜的进步。将其原则融入日常实践、建立强有力的治理结构以及优先考虑透明度是成功的关键支柱。通过采取这些措施，数字领导者可以利用生成式人工智能的力量造福社会，并与公民和利益相关者建立信任。

Alan Brown 是一位技术专家、企业家和数字经济教授。他拥有计算科学博士学位，并且是 Alan Turing Institute 和英国计算机学会的会员。他花了 30 年时间专注于敏捷的业务转型方法，以及当今快速发展的数字经济中技术与业务创新之间的关系。他撰写、教导并领导有关数字化转型主题的研究团队，为公共和私营部门的初创企业和成熟组织提供咨询，帮助他们弄清楚正在发生的事情，如何提出更好的问题并快速从经验中学习。