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Educating Managers to Govern Artificial Intelligence
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AI
DOI：10.3390/su18115590.png)
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摘要
En 中文
人工智能（AI）相关危害日益被归因于治理失败而非孤立的技术故障。本文将AI治理重新定义为以领导权威、问责机制设计和组织沟通为基础的核心管理能力。研究解决了高等教育和管理培训中存在的持续差距，即未来领导者对负责任地治理AI中介决策系统的准备不足。基于社会-技术系统理论和组织治理文献的结构化概念综合，该文识别了反复出现的治理失败模式，包括决策权从人类决策者向自动化系统的漂移、问责机制的扩散、治理债务的积累以及依赖掩盖最坏情况风险的典型性能指标。为说明早期的治理准备情况，对高级大学学生（代表早期管理群体）进行了探索性调查，形成了AI治理准备综合评分（AGRCS）。研究发现初步揭示了早期管理群体在自我评估的治理准备方面的模式，但不涉及统计泛化或群体层面的结论。该研究不寻求统计泛化，而是利用经验信号支持概念论证。主要贡献在于将领导权威、干预能力和治理相关沟通定位为可持续AI治理的三大支柱。文章将这些治理原则转化为教育议程，提出可持续的教学实践，如权威映射、升级演练、最坏情况模拟和以治理为重点的学习环境。通过将AI治理定义为领导力和沟通挑战而非狭隘的技术问题，该研究有助于可持续的组织发展、负责任的决策制定以及与联合国可持续发展目标一致的长期社会信任。
Keyword:
sustainable pedagogy
managerial education
artificial intelligence governance
organizational accountability
algorithmic decision-making
AI risk management
educational transformation
socio-technical systems
decision-making authority
AI accountability and oversight
technology-enhanced education
期刊
IF:
3.3
论文数:
10.7W
被引数:
28.4W
机构
引用论文
Corporate Governance in the Age of AI: Ethical Oversight and Accountability Frameworks甘尼什，N.B.；西迪尼尼，D.；雷迪，V.V.；甘内沙，K.S.；拉蒂夫，K.；沙玛，R. 人工智能时代的公司治理：伦理监督和问责框架。信息系统工程与管理杂志，2025, 10, 6285. [谷歌学术] [交叉引用]
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