Ethisch gebruik van AI is niet alleen het juiste om te doen – het is ook goed voor de business

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

De regelgevende realiteit rondom AI

Het snel evoluerende regelgevingslandschap moet een ernstige zorg zijn voor leveranciers die AI-gebaseerde oplossingen aanbieden. Zo heeft de EU AI Act, die in 2024 is aangenomen, een risicogebaseerde aanpak voor AI-regulering en beschouwt systemen die praktijken zoals sociale scoring, manipulatief gedrag en andere potentieel onethische activiteiten uitvoeren als “onacceptabel”. Deze systemen zijn volledig verboden, terwijl andere “hoge-risico” AI-systemen strengere verplichtingen met betrekking tot risicobeoordeling, gegevenskwaliteit en transparantie onderworpen zijn. De boetes voor niet-naleving zijn streng: bedrijven die AI op onacceptabele manieren gebruiken, kunnen worden beboet met maximaal €35 miljoen of 7% van hun jaaromzet.

De EU AI Act is slechts één onderdeel van de wetgeving, maar het illustreert duidelijk de hoge kosten van het niet halen van 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 voorkoming van vooroordelen. En hoewel de Verenigde Naties geen handhavingsmechanismen hebben zoals overheden, 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 vaker een belangrijk aandachtspunt bij AI.

De reputatie-impact van slechte AI-ethiek

Terwijl compliancé-zorgen zeer reëel zijn, eindigt het verhaal daar niet. Het feit is dat het prioriteren van ethisch gedrag de kwaliteit van AI-oplossingen fundamenteel kan verbeteren. Als een AI-systeem een inherente vooroordeel heeft, is dat slecht om ethische redenen – maar het betekent ook dat het product niet zo goed werkt als het zou moeten. Zo is bepaalde gezichtsherkenningstechnologie bekritiseerd omdat het donkere huidskleuren niet zo goed herkent als lichte huidskleuren. Als een gezichtsherkenningssysteem een aanzienlijk deel van de onderwerpen niet kan identificeren, is dat een ernstig ethisch probleem – maar het betekent ook dat de technologie zelf niet de verwachte voordelen biedt en dat klanten niet tevreden zullen zijn. Het aanpakken van vooroordelen vermindert niet alleen ethische zorgen, maar verbetert ook de kwaliteit van het product zelf.

Zorgen over vooroordelen, 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 voor het gebruik van AI en de providers waarmee ze samenwerken. 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 – diegenen die weigeren te onthullen hoe AI wordt gebruikt of wie hun partners zijn, lijken iets te verbergen, wat meestal niet positief wordt ontvangen op de markt.

Identificeren en mitigeren van ethische rode vlaggen

Klanten leren steeds meer 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 excessief datasrapen 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 duidelijk, openbaar governance-kader hebben met mechanismen voor verantwoordelijkheid. Diegenen die gedwongen arbitrage afdwingen – 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 vooroordelen in hun AI-modellen beoordelen en aanpakken. Klanten van vandaag vertrouwen 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. Diegenen die hun eigen AI-modellen trainen, hebben sterke vooroordeelpreventieprocessen nodig en diegenen 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: velen 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 ethisch, maar het is ook goed voor de business – als een klant ontdekt dat de oplossing waarop hij vertrouwt, is getraind op gecopyrighte gegevens, opent dit hem voor regulatoire of juridische actie. Door alles open en bloot te leggen, kunnen leveranciers vertrouwen opbouwen met hun klanten en hen helpen negatieve resultaten te vermijden.

Prioriteren van ethiek is de slimme zakelijke beslissing

Vertrouwen is altijd een belangrijk onderdeel van elke zakelijke relatie geweest. AI heeft dat niet veranderd – maar het heeft nieuwe overwegingen geïntroduceerd die leveranciers moeten aanpakken. Ethische zorgen zijn niet altijd het eerste waar bedrijfsleiders aan denken, maar als het gaat om AI, kan onethisch gedrag ernstige gevolgen hebben – inclusief reputatieschade en potentieel regulatoire en compliancé-schendingen. Nog erger, een gebrek aan aandacht voor ethische overwegingen zoals het mitigeren van vooroordelen, kan de kwaliteit van een leveranciers producten en diensten actief schaden. Naarmate de adoptie van AI blijft versnellen, erkennen leveranciers steeds vaker dat het prioriteren van ethisch gedrag niet alleen het juiste is om te doen, maar ook goed voor de business.