负责任的创新

发挥创造力，并回馈社会。

作为拥有最可信 AI 和分析平台的市场领导者，SAS 致力于与客户、合作伙伴和学术界密切合作，提高人们对于合乎道德、讲求公平、注重可持续性的 AI 技术的认知水平和需求程度。

我们的核心原则

在最佳时间获得高质量数据，并以同理心进行解读，对于符合道德、以人为本的创新至关重要。

技术并非是孤立地存在，而是以意想不到的方式影响所有人。伦理困境可能造成的紧张局面，应当采取最有成效、危害最小的方式来处理。以值得信赖的方式应对挑战需要遵循一套坚定不移的原则，这些原则植根于行之有效的战略之中。

以人为本

增进人员福祉、调动员工能动性并促进公平。

包容性

确保可及性，吸纳不同观点和经验。

可信的

主动识别并减轻不利影响。

透明度

开诚布公，沟通预期用途、风险以及决策方式。

稳健性

确保可靠、安全地运营，同时管理整个生命周期中的潜在风险。

隐私和安全

保护个人数据的使用和应用。

我们的方法

负责任的创新要求我们不仅要判断“是否可行”，还要思考“是否应该”。

从构思到开发再到部署，公司的原则经由员工、流程和产品得到践行。通过称为 QUAD 的协作治理方法，我们专注于监督、平台、控制和文化，以预测、减轻和避免意外伤害，特别是对最弱势群体的伤害。

监督

确保内部和外部那些支持 AI 的技术和流程遵守数据伦理原则。就涉及 AI 的销售、咨询、产品研发和采购机会向领导层提供建议。

平台

理解并吃透期望和需求，然后开发出符合市场可行性、SAS 产品组合协同作用、监管合规和数据伦理原则的 AI 技术。

控制

监测、审计并寻求遵守数据伦理原则。在公开 AI 相关技术和服务之前，进行组织层面的相互制约和平衡，以明确缓解需求。

文化

培育由 AI 的创造者、贡献者和使用者组成的生态系统，促进知识共享、协作，并使行为和实践规范化，符合数据伦理原则。

值得信赖的 AI：探索 SAS 如何进一步发挥人类的聪明才智。

数据伦理简述

AI 是对人类智慧的模拟。了解潜在的风险和回报，将会获得更理想的 AI 结果。

SAS Viya平台

我们的可信平台结合基于 AI 的自动化，将产生可重复、可靠、可解释且合规的结果。

面向所有行业的 AI

从机器学习和计算机视觉到 NLP 和预测，SAS 提供更智能的自动化解决方案，以满足各行各业的需求。

我们的愿景是创造数据助力人员成长的世界。我们通过值得信赖和负责任的创新来追求这一愿景。 Reggie Townsend Vice President of the Data Ethics Practice SAS

SAS 数据伦理实践

SAS 数据伦理实践是我们负责任的创新工作的指南，确保我们的平台、流程和服务始终以人为本，在整个产品开发和市场战略中采用“道德设计”的方法。数据伦理实践由 Reggie Townsend 牵头实施，他同时也是国家人工智能咨询委员会的成员，该委员会就与 AI 开发和使用相关的一系列问题向美国总统和国家 AI 倡议办公室建言献策。

Reggie Townsend 分享了他对 AI 相关热点问题的看法。