Specialister inden for AI samledes på Maison de la Recherche under en Alliancy Connect-samfundsdebat og fremhævede de essentielle komponenter, der er nødvendige for at fremme tillid til kunstig intelligens. I labyrinten af teknologisk udvikling er tillidsbegrebet i AI blevet mangefacetteret og omfatter adskillige attributter.
Adskillelse af overholdelse fra tillid til AI
Overholdelse anses ofte for afgørende for at opbygge tillid, men de to bør betragtes som forskellige, som Benjamin May, en grundlæggeradvokat hos Aramis Law Firm, påpegede. Tillid til AI afhænger ikke udelukkende af reguleringsmæssigt overhold, men på systemets validitet – dets evne til at udføre sine tiltænkte opgaver præcist uden at give uventede resultater.
Jagten på pålidelige AI-systemer
Senior AI-ekspert hos Thales, Juliette Mattioli, der leder styregruppen for Confiance.ai, en initiativ dybt involveret i dette emne, påpegede, at overholdelse er en selvfølge. Ud over de juridiske rammer understregede hun systemets validitet samt robusthed, sporbarhed og behovet for solid dokumentation for, at AI kan betragtes som pålidelig.
Branchens forsigtige omfavnelse af AI
Brancher, der baserer deres konkurrencefordel på proprietære processer, udviser både interesse og forsigtighed over for AI-modeller. For følsomme sektorer som sundhedspleje, der håndterer meget følsomme data, er tilbageholdenheden endnu mere udtalt. Cédric Gouy-Pallier fra CEA-List illustrerede dette med hospitalers tilbageholdenhed med at dele data, men bemærkede, at distribueret AI potentielt kunne muliggøre sikrere dataadgang for AI-modeludviklere.
De tidlige faser er afgørende for tillid til AI-modeller
Ifølge Gouy-Pallier skabes tillid fra modelens begyndelse gennem robuste og pålidelige datamekanismer. Mattioli understregede behovet for tillidsopbygning på alle stadier, da den nuværende fokusering på dataoprindelse, især på grund af stigningen i generativ AI, måske ikke er tilstrækkelig.
Generativ AI: Et krav om pålidelighed
Generativ AI præsenterer imidlertid betydelige udfordringer med hensyn til tillidsopbygning. Som Mattioli understregede, mangler den ofte gentagelighed, gennemsigtighed og kan producere ubegrundede resultater. Hugo Hamad fra Decathlon Digital påpegede ansvarligheden hos AI-produktudviklere for at sikre etiske praksisser og antydede, at regulering alene ikke er tilstrækkelig til at adressere mangler i gennemsigtighed og dokumentation i hele AI-udviklingen.
Navigering af regulatoriske udfordringer
Ulemperne ved at fokusere på regulering blev tydelige, da generativ AI’s potentiale for at overtræde Den Generelle Databeskyttelsesforordning (GDPR) blev fremhævet. Uden klare forskelle mellem forskellige typer AI i regler som den kommende Europæiske AI-lov er der risiko for forvirring, der påvirker brugertillid og -beskyttelse. Ifølge Benjamin May skal brugere have mulighed for at nægte, at deres data bliver replikeret af algoritmer, en holdning, der blev støttet af Hamad, der understreger behovet for industri-ledede initiativer til at tackle tillidsmæssige spørgsmål.
De voksende generative AI-teknologier har understreget nødvendigheden af at adressere de etiske overvejelser, der er fremkaldt af dens massive udbredelse – en udfordring, der kræver en grundig genoverveje om tillid på tværs af alle AI-applikationer.
At opbygge tillid til kunstig intelligens (AI) teknologier er vigtigt på grund af den stigende integration af disse systemer i dagligdagen og på tværs af forskellige brancher. Tillid er et mangefacetteret spørgsmål, der involverer tekniske, etiske og regulatoriske overvejelser.
Nøglespørgsmål og svar:
– Hvordan kan tilliden til AI opbygges? Tillid kan etableres gennem gennemsigtighed, robusthed, systemvaliditet, sporbarhed og stærk dokumentation.
– Hvorfor er overholdelse ikke nok til at sikre tillid til AI? Overholdelse betyder overholdelse af lovmæssige rammer, men tillid kræver, at et system fungerer pålideligt og forudsigeligt, hvilket strækker sig ud over simpel lovmæssig overholdelse.
– Hvilke udfordringer præsenterer generativ AI i forhold til tillidsopbygning? Udfordringer inkluderer mangel på gentagelighed, gennemsigtighed, potentiale for at generere ubegrundede resultater og mulige overtrædelser af privatlivets regler som GDPR.
Nøgleudfordringer eller kontroverser:
– Sikre gennemsigtighed i AI-systemer, så brugere kan forstå, hvordan beslutninger træffes.
– Opretholdelse af privatlivetsbeskyttelse og sikkerhed, mens man håndterer og bearbejder følsomme data ved hjælp af AI.
– Datastyring skal håndtere den store mængde data, der kræves til maskinlæring og etikken ved datakilde.
– Regulatorisk overholdelse, der effektivt kan adressere AI’s evner uden at kvæle innovation.
– Ansvarlighed og erstatningsansvar for beslutninger truffet af AI-systemer, hvilket er særligt kontroversielt i sektorer som sundhedsvæsen og autonome køretøjer.
Fordele ved pålidelige AI-teknologier:
– Øget vedtagelse på tværs af forskellige sektorer på grund af tillid til AI’s pålidelighed og sikkerhed.
– Forbedret kundetilfredshed og loyalitet på grund af gennemsigtig og ansvarlig AI-brug.
– Potentielt færre juridiske og etiske spørgsmål, når pålidelige systemer er på plads.
Ulemper ved pålidelige AI-teknologier:
– Høje omkostninger og tidsinvestering i udvikling af gennemsigtige, robuste og overholdelsesmæssige AI-systemer.
– Risikoen for at hæmme AI-innovation på grund af alt for restriktive reguleringskrav.
– Kompleksitet i at opnå den delikate balance mellem brugerbeskyttelse, dataanvendelighed og model effektivitet.
For mere information om det bredere emne kunstig intelligens, kan du besøge følgende troværdige kilder:
– Kunstig Intelligens Organisation
– Thales Group
– Europæiske Kommission
– Aramis Law Firm
Generelt bør tilgangen til at opbygge tillid til AI-teknologier ikke kun være mangefacetteret, men også proaktiv, involvere interessenter fra industrien, regeringen, akademiet og civilsamfundet. Det bør fokusere på at skabe AI-systemer, der ikke kun er teknisk lydige, men også socialt ansvarlige og etisk allierede med menneskelige værdier.
The source of the article is from the blog zaman.co.at