Otevření černé skříňky umělé inteligence

Umělá inteligence (AI) se stala nedílnou součástí téměř všech aspektů našeho denního života, od personalizovaných doporučení po kritická rozhodnutí. Je samozřejmé, že AI bude dále pokročit, a s tím budou i hrozby spojené s AI stále sofistikovanější. Když podniky zavádějí AI-podporované obrany v reakci na rostoucí složitost, dalším krokem směrem k podpoře firemní kultury bezpečnosti je zlepšení vysvětlitelnosti AI.

Ačkoli tyto systémy nabízejí působivé schopnosti, často fungují jako “černé skříňky” – poskytují výsledky bez jasného vhledu do toho, jak model dospěl k závěru, ke kterému dospěl. Problém AI systémů, které vydávají falešné prohlášení nebo činí falešné akce, může způsobit významné problémy a potenciální firemní narušení. Když podniky dělají chyby kvůli AI, jejich zákazníci a spotřebitelé požadují vysvětlení a brzy poté i řešení.

Ale co je za tím vinno? Často je špatná data použita pro trénink. Například většina veřejných technologií GenAI je trénována na data, která jsou dostupná na internetu, která jsou často neověřená a nepřesná. Zatímco AI může generovat rychlé odpovědi, přesnost těchto odpovědí závisí na kvalitě dat, na kterých je trénována.

Chyby AI mohou nastat v různých případech, včetně generování skriptů s nesprávnými příkazy a falešnými bezpečnostními rozhodnutími, nebo vyloučení zaměstnance z práce na firemních systémech kvůli falešným obviněním ze strany AI systému. Všechny tyto skutečnosti mají potenciál způsobit významné firemní výpadky. To je jen jeden z mnoha důvodů, proč je zajištění transparentnosti klíčové pro budování důvěry v AI systémy.

Budování důvěry

Žijeme v kultuře, kde důvěřujeme mnoha zdrojům a informacím. Ale zároveň požadujeme důkazy a ověření stále více, potřebujeme neustále ověřovat zprávy, informace a tvrzení. Když jde o AI, důvěřujeme systému, který má potenciál být nepřesný. Více důležitým je, že je nemožné vědět, zda rozhodnutí AI systémů jsou přesná, bez jakéhokoli vhledu do základu, na kterém jsou rozhodnutí učiněna. Co když váš kybernetický AI systém vypne stroje, ale udělal chybu při interpretaci signálů? Bez vhledu do toho, jaká informace vedla systém k tomu rozhodnutí, není žádný způsob, jak vědět, zda udělal správné rozhodnutí.

Zatímco narušení podnikání je frustrující, jednou z větších obav spojených s používáním AI je ochrana osobních údajů. AI systémy, jako je ChatGPT, jsou modely strojového učení, které získávají odpovědi z dat, která obdrží. Proto, pokud uživatelé nebo vývojáři náhodou poskytují citlivá data, model strojového učení může použít tato data k generování odpovědí pro ostatní uživatele, které odhalí důvěrné informace. Tyto chyby mají potenciál vážně narušit firemní efektivitu, ziskovost a nejvíce důvěru zákazníků. AI systémy jsou určeny k zvýšení efektivnosti a zjednodušení procesů, ale v případě, že je neustálé ověření nutné, protože výstupy nelze důvěřovat, organizace nejenom plýtvají časem, ale také otevírají dveře potenciálním zranitelnostem.

Školení týmů pro odpovědné používání AI

Abyste chránili organizace před potenciálními riziky spojenými s používáním AI, mají IT profesionálové důležitou odpovědnost za to, aby dostatečně trénovali své kolegy, aby zajistili, že AI je používána odpovědně. Tímto způsobem pomáhají udržet své organizace v bezpečí před kybernetickými útoky, které ohrožují jejich životaschopnost a ziskovost.

Předtím, než však začnete školení týmů, musí IT lídři vnitřně sladit, aby určili, které AI systémy budou vhodné pro jejich organizaci. Spěchání do AI bude později pouze selhat, proto začněte malé, zaměřte se na potřeby organizace. Ujistěte se, že standardy a systémy, které jste vybrali, jsou v souladu s aktuálními technologiemi a firemními cíli, a že AI systémy splňují stejné bezpečnostní standardy jako ostatní dodavatelé, které jste vybrali.

Jakmile je systém vybrán, mohou IT profesionálové začít své týmy seznamovat se systémy, aby zajistili úspěch. Začněte tím, že budete používat AI pro malé úkoly a zjistíte, kde funguje dobře a kde ne, a naučte se, jaká potenciální nebezpečí nebo ověření je třeba aplikovat. Poté zavedete použití AI k posílení práce, umožňující rychlejší samoobslužné řešení, včetně jednoduchých “jak na to” otázek. Odtud můžete naučit, jak nastavit ověření. To je cenné, protože budeme vidět více pracovních míst, která se stanou o nastavení hranic a ověřování, a již vidíme v pracovních pozicích, jako je použití AI k pomoci při psaní softwaru.

Kromě těchto praktických kroků pro školení týmů je také důležité zahájit a podporovat diskuse. Podporujte otevřenou, datově řízenou diskusi o tom, jak AI splňuje potřeby uživatelů – zda řeší problémy přesně a rychleji, zda zvyšujeme produktivitu pro společnost i koncového uživatele, zda se zvyšuje zákaznický NPS skóre díky těmto AI nástrojům? Buďte jasný o návratu na investici (ROI) a udržujte ho na předním místě. Jasná komunikace umožní, aby povědomí o odpovědném používání rostlo, a jakmile se členové týmu lépe seznámí s tím, jak AI systémy fungují, jsou více pravděpodobně, že je budou používat odpovědně.

Jak dosáhnout transparentnosti v AI

Ačkoli školení týmů a zvyšování povědomí je důležité, aby se dosáhlo transparentnosti v AI, je nezbytné, aby existoval větší kontext kolem dat, která se používají pro trénink modelů, aby se zajistilo, že se používají pouze kvalitní data. Doufáme, že nakonec bude možné vidět, jak systém.reasonuje, aby jsme mohli plně důvěřovat. Ale dokud nebude, potřebujeme systémy, které mohou pracovat s ověřením a zábranami a prokázat, že se jim řídí.

Zatímco plná transparentnost bude nezbytně trvat času na dosáhnutí, rychlý růst AI a jeho používání činí to nezbytné pracovat rychle. Jak AI modely budou dále zvyšovat složitost, budou mít možnost mít velký dopad na lidstvo, ale důsledky jejich chyb také porostou. Jako výsledek, je velmi důležité a nezbytné pochopit, jak tyto systémy dospěly ke svým rozhodnutím, aby zůstaly účinné a důvěryhodné. Soustředěním se na transparentní AI systémy, můžeme zajistit, že technologie je tak užitečná, jak je určena, zatímco zůstává nezávislá, etická, efektivní a přesná.