Dirbtinio intelekto diegimas (AI) į verslo veiklas reikalauja kruopščios įvertinimo galimų pavojų, kaip pabrėžė Gergő Barta, „Deloitte Hungary“ pirmaujantis AI ekspertas, per „Portfolio AI in Business“ renginį. Barta atsiminė atvejį, kai generatyvusis AI pokalbių robotas, skirtas transporto bendrovei, pradėjo nemandagiai elgtis su klientais ir net pasiūlė rinktis konkurentus.
„Deloitte“ tyrimai parodė, kad Vengrijos įmonės nevisiškai pasiruošusios etiniams iššūkiams, susijusiems su AI. Pavyzdžiui, pabrėžė sprendimų priėmimo pasiteisinime, kai banko kredito įvertinimo sistema remėsi išimtinai sostinės duomenimis. Dėl to AI gali parodyti neteisingą pirmenybę kitiems regionams priklausančiems asmenims.
Vienas pagrindinių identifikuotų problemų buvo įmonių sunkumai su duomenų integracija dėl įvairių šaltinių, kuriuos jos turi tvarkyti. Be to, kai AI apdoroja asmeninę informaciją, jis privalo laikytis griežtų duomenų apsaugos įstatymų, kurie kelia naują iššūkį organizacijoms.
Galiausiai Barta pabrėžė poreikį didinti skaidrumą ir aiškinamumą AI sistemose. Dažnai sprendimų priėmimo procesų aiškinimo AI įrankiuose, vadinamuose „juodaisiais dėžutėmis“, neapibrėžtumas reikalauja inovatyvių sprendimų procesams paversti suprantamesniais ir atskaitingais. Kadangi įmonės siekia integruoti AI, šių rizikų sprendimas yra būtinas siekiant plėsti patikimas ir patikimas AI taikymus.
Klausimai ir atsakymai:
Kokie pagrindiniai iššūkiai įgyvendinant patikimą AI?
Pagrindiniai iššūkiai įgyvendinant patikimą AI apima kovą su duomenų iškraipymu, užtikrinant duomenų integraciją iš daugybės šaltinių, laikantis duomenų apsaugos reglamentų ir teikiant didesnį skaidrumą ir aiškinamumą AI sistemų sprendimų priėmimo procesuose.
Kodėl skaidrumas AI sistemose yra svarbus?
Skaidrumas yra svarbus, nes jis padeda suinteresuotoms šalims suprasti, kaip AI sistemos priima sprendimus, kas yra būtina užtikrinant atskaitingumą, užtikrinant vartotojų pasitikėjimą ir nustatant potencialius iškraipymus ar klaidas sistemos veikimo metu.
Kaip duomenų apsaugos reglamentai veikia AI taikymus?
Duomenų apsaugos reglamentai, pvz., GDPR, reikalauja, kad AI taikymai, kurie tvarko asmeninę informaciją, užtikrintų duomenų privatumą ir saugų valdymą, pridedant papildomą sudėtingumo lygį subjektams, kurie turi subalansuoti technologinį inovaciją su reglamentų vykdymu.
Kontraversijos:
Pagrindinė AI kontraversija susijusi su kompromisu tarp našumo ir aiškinamumo. Nors sudėtingi modeliai, pvz. gili mokymosi modeliai, suteikia galingą našumą, jie dažnai yra mažiau aiškinami, keliant susirūpinimą dėl jų „juodosios dėžės“ pobūdžio ir rizikos, kad dėl paslėptų iškraipymų gali būti neteisingų ar etiškai nepriimtinų rezultatų.
Privalumai:
AI gali padidinti efektyvumą ir automatizuoti sudėtingas užduotis, padedant geresniems sprendimams, mažinant išlaidas ir skatinant inovacijas. Jis gali greitai apdoroti didžiulius duomenų kiekius, teikiantis įžvalgas ir galimybes, kurios ženkliai viršija žmonių analizę.
Trūkumai:
AI sistemos gali išlaikyti iškraipymus, esančius mokymo duomenyse, kas gali lemti neteisingus ar diskriminacinius rezultatus. AI taip pat kelia susirūpinimą dėl darbo vietų pakeitimo ir etiško technologijos naudojimo, ypač privatumo ir stebėjimo srityje.
Norėdami sužinoti daugiau apie AI diegimą ir etikos praktikas, galite aplankyti priežiūros AI tyrimų institutų ir konsultacijų svetaines, tokių kaip Deloitte, kad gautumėte profesionalių įžvalgų apie AI integraciją versle ir pasitikėjimo AI taikymuose didinimą.