Ethisch gebruik van AI is niet alleen het juiste om te doen, maar ook goed voor de zaak

Terwijl de adoptie van AI snel toeneemt en organisaties in alle branches AI-gebaseerde tools en toepassingen omarmen, is het geen verrassing dat cybercriminelen al manieren vinden om deze tools te targeten en te exploiteren voor hun eigen voordeel. Maar terwijl het belangrijk is om AI te beschermen tegen potentiële cyberaanvallen, gaat het probleem van AI-risico’s verder dan alleen beveiliging. Over de hele wereld beginnen regeringen te reguleren hoe AI wordt ontwikkeld en gebruikt – en bedrijven kunnen aanzienlijke reputatieschade oplopen als ze AI op ongepaste wijze gebruiken. Vandaag de dag ontdekken bedrijven dat het gebruik van AI op een ethische en verantwoorde manier niet alleen het juiste is om te doen, maar ook cruciaal is om vertrouwen op te bouwen, compliance te behouden en zelfs de kwaliteit van hun producten te verbeteren.

De regelgevende realiteit rondom AI

De snel evoluerende regelgevende landschap moet een serieuze zorg zijn voor leveranciers die AI-gebaseerde oplossingen aanbieden. Bijvoorbeeld, de EU AI Act, die in 2024 is aangenomen, hanteert een risicogebaseerde aanpak voor AI-regulering en beschouwt systemen die zich bezighouden met praktijken zoals sociale scoring, manipulatief gedrag en andere potentieel onethische activiteiten als “onacceptabel”. Deze systemen zijn verboden, terwijl andere “hoge-risico” AI-systemen strengere verplichtingen hebben met betrekking tot risicobeoordeling, gegevenskwaliteit en transparantie. De boetes voor niet-naleving zijn streng: bedrijven die AI op onacceptabele wijze gebruiken, kunnen worden beboet met maximaal €35 miljoen of 7% van hun jaarlijkse omzet.

De EU AI Act is slechts één wet, maar het illustreert duidelijk de hoge kosten van het niet voldoen aan bepaalde ethische drempels. Staten zoals Californië, New York, Colorado en anderen hebben allemaal hun eigen AI-richtlijnen uitgevaardigd, waarvan de meeste zich richten op factoren zoals transparantie, gegevensbescherming en voorkeurspreventie. En hoewel de Verenigde Naties geen handhavingsmechanismen hebben zoals regeringen, is het de moeite waard om op te merken dat alle 193 VN-lidstaten unaniem hebben bevestigd dat “mensenrechten en fundamentele vrijheden moeten worden gerespecteerd, beschermd en gepromoot gedurende de hele levenscyclus van kunstmatige intelligentiesystemen” in een resolutie van 2024. Over de hele wereld zijn mensenrechten en ethische overwegingen steeds meer een prioriteit als het gaat om AI.

De reputatie-impact van slechte AI-ethiek

Terwijl compliance-problemen zeer reëel zijn, is het verhaal hier niet mee gestopt. Het feit is dat het prioriteren van ethisch gedrag de kwaliteit van AI-oplossingen fundamenteel kan verbeteren. Als een AI-systeem inherente voorkeur heeft, is dat slecht voor ethische redenen – maar het betekent ook dat het product niet zo goed werkt als het zou moeten. Bijvoorbeeld, bepaalde gezichtsherkenningstechnologie is bekritiseerd omdat het niet zo goed donkere huidskleuren herkent als lichte huidskleuren. Als een gezichtsherkenningssysteem een aanzienlijk deel van de onderwerpen niet kan herkennen, is dat een serieus ethisch probleem – maar het betekent ook dat de technologie zelf niet de verwachte voordelen biedt en klanten niet tevreden zullen zijn. Het aanpakken van voorkeur zowel ethische problemen als de kwaliteit van het product zelf verbetert.

Zorgen over voorkeur, discriminatie en eerlijkheid kunnen leveranciers in moeilijkheden brengen met regelgevende instanties, maar ze ondermijnen ook het vertrouwen van klanten. Het is een goed idee om bepaalde “rode lijnen” te hebben als het gaat om het gebruik van AI en met welke providers te werken. AI-providers die geassocieerd worden met desinformatie, massasurveillance, sociale scoring, onderdrukkende regeringen of zelfs maar een algemeen gebrek aan verantwoordelijkheid, kunnen klanten ongemakkelijk maken, en leveranciers van AI-gebaseerde oplossingen moeten dat in gedachten houden bij het overwegen met wie ze samenwerken. Transparantie is bijna altijd beter – degene die weigeren te onthullen hoe AI wordt gebruikt of met wie ze samenwerken, lijken iets te verbergen, wat meestal geen positieve gevoelens in de markt veroorzaakt.

Het identificeren en mitigeren van ethische rode vlaggen

Klanten leren steeds meer om te zoeken naar tekenen van onethisch AI-gedrag. Leveranciers die te veel beloven maar weinig uitleggen over hun AI-mogelijkheden, zijn waarschijnlijk minder dan eerlijk over wat hun oplossingen daadwerkelijk kunnen doen. Slechte gegevenspraktijken, zoals excessieve gegevensscraping of het onvermogen om uit AI-modeltraining te stappen, kunnen ook rode vlaggen opleveren. Vandaag de dag moeten leveranciers die AI in hun producten en diensten gebruiken, een duidelijke, openbaar beschikbare governance-kader hebben met mechanismen voor verantwoordelijkheid. Degene die gedwongen arbitrage opleggen – of erger, geen enkele mogelijkheid tot verhaal bieden – zullen waarschijnlijk geen goede partners zijn. Hetzelfde geldt voor leveranciers die niet bereid of in staat zijn om de metrics te bieden waarmee ze voorkeur in hun AI-modellen beoordelen en aanpakken. Vandaag de dag vertrouwen klanten geen black box-oplossingen – ze willen weten wanneer en hoe AI wordt ingezet in de oplossingen waarop ze vertrouwen.

Voor leveranciers die AI in hun producten gebruiken, is het belangrijk om klanten duidelijk te maken dat ethische overwegingen voorop staan. Degene die hun eigen AI-modellen trainen, moeten sterke voorkeurspreventieprocessen hebben en degene die afhankelijk zijn van externe AI-leveranciers, moeten prioriteit geven aan partners met een reputatie voor eerlijk gedrag. Het is ook belangrijk om klanten een keuze te bieden: veel zijn nog steeds ongemakkelijk met het vertrouwen van hun gegevens aan AI-oplossingen en het bieden van een “opt-out” voor AI-functies stelt hen in staat om op hun eigen tempo te experimenteren. Het is ook cruciaal om transparant te zijn over de herkomst van de trainingsgegevens. Opnieuw, dit is niet alleen ethisch, maar ook goed voor de zaak – als een klant ontdekt dat de oplossing waarop hij vertrouwt, is getraind op gecopyrighte gegevens, maakt dit hem kwetsbaar voor regelgevende of juridische actie. Door alles openbaar te maken, kunnen leveranciers vertrouwen opbouwen met hun klanten en hen helpen negatieve resultaten te voorkomen.

Het prioriteren van ethiek is de slimme zakelijke beslissing

Vertrouwen is altijd een belangrijk onderdeel van elke zakelijke relatie geweest. AI heeft hier niets aan veranderd – maar het heeft nieuwe overwegingen geïntroduceerd die leveranciers moeten aanpakken. Ethische zorgen zijn niet altijd het eerste waar bedrijfsleiders aan denken, maar wanneer het gaat om AI, kan onethisch gedrag ernstige gevolgen hebben – waaronder reputatieschade en potentiële regelgevende en compliance-schendingen. Nog erger, een gebrek aan aandacht voor ethische overwegingen zoals voorkeursmitigatie kan de kwaliteit van een leveranciers producten en diensten actief schaden. Terwijl de adoptie van AI blijft versnellen, erkennen leveranciers steeds meer dat het prioriteren van ethisch gedrag niet alleen het juiste is om te doen, maar ook goed voor de zaak is.