这些项目的实际设计和实施方式存

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着增加了负责任的人工智能项目必须覆盖的受众规模 。 既不同意也不反对 对人工智能功能的投资继续大大超过对人工智能安全和实施人工智能风险管理的工具的投资。企业正在一场艰苦的战斗中追赶，而且只会变得更加艰难。 蒂莫西 西姆科 菲利普 道森 阿米拉人工智能 第三个原因是，对人工智能风险的认识不断增强并不总是转化为对这些风险的准确评估。非洲负责任人工智能观察。 站的政策专家 表示，一些公司可能没有对其 项目进行足够的投资，因为它们 低估了人工智能风险的程度 。 您如何知道自己的投资是否足够？ 其他小组成。

员指出，尽管对 进行足够的投资很重要，但很难衡量投资是否足够大或有效。企业应如何计算 投资回报？什么才算是 足够 的回报？什么才算投资？ 首席执行官兼菲律宾联合银行首席数据和人工智能官 问道： 如果 所有公司都不受相同水平的标准，（ ）我们尚未就什么是 足够 或 可接受 达成一致，或者（ ）我们没有验证第三方的机制？ 的 负责人 对此 电报号码数据 表示同意： 在那些花时间投资 项目的公司中，这些项目的实际设计和实施方式存在很大差异。对于如何实施或实施 价值观缺乏一致或明确的期望，使得组织很难开始有效的投资。 联合创始人、首席运营官兼首席科学家朱塞佩 马奈 表示： 很难确定公司在负责任的人工智能项目上进行了多大程度的投资，因为人们的认知。



度和相关性非常广泛。 华为技术（英国）研究总监艾莎 纳西尔（ ）补充道： 目前尚不清楚这些投资是否足够，因为这些投资的规模从微不足道到巨额资金都被分配用于控制人工智能和相关风险缓解。 既不同意也不反对 在那些花时间投资 项目的公司中，在很大差异。对于如何实施或实施 价值观缺乏一致或明确的期望，使得组织很难开始有效的投资。 蒂莫西 西姆科 特里维尼 甘地 达泰库 建议 对于寻求充分投资 的组织，我们建议如下： 培养领导层对人工智能风险的认识。