甘地的标准很简单：最重要的考量是人。在当今的语言中，这个问题对投资者和创新者来说变得更加实际。这个公司的智能是在赋能人类，还是在悄然取代他们？
人工智能是否是“新机器的狂潮”？
人工智能已成为推动全球市场增长的最大动力之一。通过构建或使用它的公司，已经创造了数万亿美元的新市场资本化。逻辑很清晰。能够设计、撰写、销售和预测的软件承诺提供无与伦比的杠杆效应。然而，甘地会提醒我们，效率往往掩盖了失衡。
当生产力增长以大规模失业为代价时，社会信任将减弱。当少数公司积累对算法和数据的不成比例控制时，集中度提高。当信任下降时，估值也随之下滑。
未来可能发生的事情是可持续投资已经经历过的转变
历史提供了有用的指南。可持续性最初是关于环境的道德讨论，后来成为影响投资组合和消费者习惯的经济因素。AI伦理可能也面临类似的转变。当AI的误用变得愈加明显，当公众将失业或偏见与企业行为联系起来时，伦理将愈发成为经济考虑因素。
两种力量可能推动这种转变。
首先，消费者选择。用户将越来越选择尊重隐私、安全和公平的AI工具和数字平台。转换成本低，抵制和反对的传播速度快。信任将成为竞争优势。
其次，代际资本。Z世代的投资者已经以价值观为驱动。随着他们成长为决策者，期待他们寻找那些AI战略与社会责任相一致的公司。伦理人工智能可能成为ESG思维的下一次演变，投资者将除了能力外也奖励良知。
AI伦理如何被定价
市场倾向于量化重要事物。最初，AI伦理的指标可能看起来抽象，但随着时间的发展，它们会成熟。分析师和基金经理可能开始监测如下数据点：
• 用于增强而非替代工作的自动化预算比例。
• 重新培训和人力技能提升项目的投资。
• 模型安全报告和独立审计的透明度。
• 数据所有权、同意和隐私的处理。
• 模型开发的能源和计算效率。
将这些视为核心学科而非合规核查的公司，可能会获得我们称之为的信任溢价。那些忽视这些方面的公司，面对客户和投资者对问责的要求，可能面临信任折扣。
人工智能公司的甘地测试
将甘地的道德坐标转化为当今的企业问题：
• 这个产品是否增强了人类潜力，还是悄然侵蚀了它。
• 被自动化取代的员工是否有公平的出路。
• 用户是否能理解模型决策。
• 数据收集是否遵循同意和公平。
• 独立专家是否能验证安全声明。
通过这一测试的结果不仅意味着良好的伦理道德。它将转化为持久的商业利益。这是一种新兴的投资视角。在人工智能重塑行业的过程中，智能与诚信之间的平衡可能决定哪些公司在下一个十年中领先。
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