毕马威与昆士兰大学联合发布《2023人工智能信任全球洞察》
人工智能正在改变人们日常的生活与工作，例如聊天机器人、社交媒体、面部识别、欺诈预防等。但人工智能的使用也引发了人们对于人工智能系统（包括数据、算法和应用程序）是否值得信任的担忧。
毕马威与昆士兰大学合作，首次深入探讨全球对人工智能（AI）的态度。这项研究调查了来自全球17个国家/地区的17000多人：澳大利亚、巴西、加拿大、中国、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、印度、以色列、日本、荷兰、新加坡、南非、韩国、英国和美国，以了解公众对人工智能系统的信任和接受程度。
以下是研究的主要发现
大多数受访者对AI的接受度较低，信任和接受程度取决于AI应用。
三分之二的受访者（尤其是BICS国家，即巴西，印度，中国和南非）对人工智能的使用感到乐观，而约50%的受访者（主要在澳大利亚，加拿大，法国和日本）感到担忧。
受访者们通常不太信任和接受人工智能在人力资源中的使用（即帮助招聘和晋升决策），而更信任人工智能在医疗保健中的应用（即用于辅助医疗诊断和治疗）。
受访者都能认识到人工智能的诸多好处，但只有50%认为好处大于风险。
人们对人工智能带来的收益和风险持有不同看法。大多数受访者认为人工智能会带来一系列好处，但只有约50%认为人工智能的好处大于风险。西方国家和日本的受访者尤其不相信利大于风险。
各国受访者都认为网络安全是人工智能全球风险之最。
人工智能的潜在风险包括网络安全和隐私泄露、操纵和有害使用、失业和去技能化、系统故障、人权受到侵犯以及不准确或有偏见的结果。
全球受访者将网络安全风险列为他们最关心的问题，将偏见列为最低。
因自动化导致的失业也是印度和南非最关心的问题，而系统故障也是日本最关心的问题，这可能反映了他们对智能技术的严重依赖。
人工智能原则：信任取决于原则到位。
调查结果显示，公众认为部署人工智能系统的组织应坚持以下原则和相关做法来获得信任。其中数据隐私、安全和治理在全球都被视为是建立信任最重要的因素。
数据隐私、安全和治理
技术的性能、准确性和稳健性
公平、非歧视和多样性
人力代理和监督
透明度和可解释性
问责制和可竞争性
风险和影响减缓
人工智能写作支持
当保障机制到位时，75%的受访者会更愿意信任人工智能系统。
对大学和国防组织最有信心，而对政府和商业组织信心最低。
受访者相信大学和研究机构以及国防组织会以公众的最佳利益开发、使用和管理人工智能。但三分之一的受访者对政府和商业组织缺乏信心。
各国对政府使用和管理人工智能的信任度存在显著差异，在南非、日本、英国和美国，有约50%的受访者对政府缺乏信心，而中国、印度和新加坡的大多数受访者对政府充满信心。
希望人工智能受到某种形式的外部独立监管，且认为目前的法规和保障措施是不够的。
71%的受访者希望人工智能受到监管。除印度外，其他国家的大多数受访者都认为监管是必要的。但只有40%的受访者认为目前的法规、法律和保障措施足以使人工智能被安全使用。
数据统计上，印度和中国相信适当的保障措施已经到位（74-80%同意），其次是巴西和新加坡（52-53%）。而日本和韩国的受访者最不相信（13-17%），西方国家也是如此。
对人工智能在工作中为管理决策提供信息感到满意，但希望人类保持控制决策权。
大多数受访者认为人工智能在管理决策中的使用是可以接受的，但更喜欢人工智能的参与而非决策。首选选项是25%-75%或50%-50%的人工智能与人类协作，人类应该保留同等或更多的控制决策权。这表明受访者明显倾向于将人工智能用作决策辅助工具，并不支持在工作中进行全自动人工智能决策。
需要更多地了解人工智能。
虽然82%的受访者知道人工智能，但50%的受访者表示他们不了解人工智能或何时以及如何使用它。中国、印度、韩国和新加坡对人工智能的理解最高。40%的受访者不知道人工智能支持他们使用的常见应用程序。
全球国家82%的受访者都想更多地了解人工智能。综合考虑，这些发现表明对人工智能公共教育的强烈需求和兴趣。
年轻一代、受过大学教育的人和管理者对人工智能更加信任、接受和普遍持更积极的态度。
与老一辈、没有受过大学教育的人和非管理者相比，年轻一代、受过大学教育的管理者和管理者对人工智能表现出一致且明显更积极的取向。他们对人工智能有更多的了解，能够更好地识别何时使用人工智能，并且对学习人工智能更感兴趣。他们看到了人工智能的更多好处，但在对人工智能风险的看法上与其他群体相同。
新兴经济体的国家对人工智能的态度更积极。
BICS国家和新加坡的大多数受访者认为人工智能的好处大于风险，他们更高的信任度和更积极的态度可能是由于新兴经济体的技术进步和部署所带来的更大利益，以及人工智能技术在这些国家日益重要的经济作用。
对人工智能的认识、理解和信任随着时间的推移而提高，但制度保障仍然滞后。
对比2020年和2022年对澳大利亚、加拿大、德国、英国和美国5个国家的代表性抽样数据，表明随着时间的推移，这些国家对人工智能系统的信任度有所提高，对人工智能的认识和常见应用中使用的理解也在增加。但受访者都认为制度保障（如监管和法律）的充分性并没有增加。
这些发现表明，管理人工智能的制度保障措施没有跟上技术发展的步伐。
信任是接受人工智能的核心，由四个关键驱动因素影响。
分析建模确定了四种不同的信任途径，分别代表了对人工智能系统信任影响的关键驱动因素：
制度途径，反映对当前保障措施、法规和法律是否足以使人工智能安全使用的信念，以及对政府和商业组织开发、使用和管理人工智能的信心。
激励途径，反映人工智能使用感知效益。
减少不确定性的途径，反映需要解决对人工智能相关风险的担忧。
知识路径，反映人们对人工智能使用的理解和使用技术的有效性。
在这些驱动因素中，制度途径对信任的影响最大，其次是激励途径。这些发现强调了制定适当的治理和监管机制的重要性。
加强公众信任和接受。
本调查在两个层面上为人工智能系统的使用提供了循证路径，首先是如何安全、负责任地使用人工智能系统，其次是加强社会对人工智能系统的信任。虽然投资于这些信任基础可能需要大量时间和资源，但这对于公众持续接受和使用智能技术至关重要， 从而获得投资回报。
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