Sette scenen: AI Boom

Den siste AI-mani har demokratisert tilgang til AI-plattformer, alt fra avanserte Generative Pre-trained Transformers (GPT-er) til innebygde chatbots i ulike bruksområder. AIs løfte om å levere enorme mengder informasjon raskt og effektivt forvandler bransjer og dagliglivet. Denne kraftige teknologien er imidlertid ikke uten feil. Problemer som feil~~POS=TRUNC, hallusinasjoner, Biasog plagiat har slått alarm både blant regulatorer og allmennheten. Utfordringen med å løse disse bekymringene har utløst en debatt om den beste tilnærmingen for å redusere de negative virkningene av AI.

AI-forordningen

Ettersom virksomheter på tvers av bransjer fortsetter å integrere AI i prosessene sine, blir regulatorer i økende grad bekymret for nøyaktigheten til AI-utdata og risikoen for å spre feilinformasjon. Den instinktive responsen har vært å foreslå forskrifter som tar sikte på å kontrollere selve AI-teknologien. Imidlertid vil denne tilnærmingen sannsynligvis være ineffektiv på grunn av den raske utviklingen av AI. I stedet for å fokusere på teknologien, kan det være mer produktivt å regulere feilinformasjon direkte, uavhengig av om den stammer fra AI eller menneskelige kilder.

Hvorfor regulering av AI ikke vil løse feilinformasjon

Feilinformasjon er ikke et nytt fenomen. Lenge før AI ble et kjent begrep, var feilinformasjon utbredt, drevet av internett, sosiale medier og andre digitale plattformer. Fokuset på AI som hovedårsaken overser den bredere konteksten av feilinformasjon i seg selv. Menneskelige feil i dataregistrering og -behandling kan føre til feilinformasjon like lett som en AI kan produsere feil resultater. Derfor er problemet ikke eksklusivt for AI; det er en bredere utfordring med å sikre nøyaktigheten av informasjonen.

Å skylde på AI for feilinformasjon avleder oppmerksomheten fra det underliggende problemet. Reguleringsarbeid bør prioritere å skille mellom nøyaktig og unøyaktig informasjon i stedet for å fordømme AI bredt, ettersom å kvitte seg med AI ikke vil inneholde problemet med feilinformasjon. Hvordan kan vi håndtere feilinformasjonsproblemet? Et tilfelle er å merke feilinformasjon som "falsk" i motsetning til bare å merke den som AI-generert. Denne tilnærmingen oppmuntrer til kritisk evaluering av informasjonskilder, enten de er AI-drevet eller ikke.

Å regulere AI med den hensikt å dempe feilinformasjon vil kanskje ikke gi de ønskede resultatene. Internett er allerede fylt med ukontrollert feilinformasjon. Å stramme rekkverkene rundt AI vil ikke nødvendigvis redusere spredningen av falsk informasjon. I stedet bør brukere og organisasjoner være klar over at AI ikke er en 100 % idiotsikker løsning og bør implementere prosesser der menneskelig tilsyn verifiserer AI-utdata.

Ligge i forkant av AI-generert falsk informasjon

Omfavner AIs evolusjon

AI er fortsatt i sin spede begynnelse og er i kontinuerlig utvikling. Det er avgjørende å gi en naturlig buffer for noen feil og fokusere på å utvikle retningslinjer for å håndtere dem effektivt. Denne tilnærmingen fremmer et konstruktivt miljø for AIs vekst samtidig som den reduserer dens negative konsekvenser.

Evaluere og velge de riktige AI-verktøyene

Når de velger AI-verktøy, bør organisasjoner vurdere flere kriterier:

Nøyaktighet: Vurder verktøyets resultater når det gjelder å produsere pålitelige og korrekte utdata. Se etter AI-systemer som har blitt grundig testet og validert i virkelige scenarier. Vurder feilratene og typene feil AI-modellen er tilbøyelig til å gjøre.

Åpenhet: Forstå hvordan AI-verktøyet behandler informasjon og kildene det bruker. Gjennomsiktige AI-systemer lar brukere se beslutningsprosessen, noe som gjør det lettere å identifisere og korrigere feil. Søk etter verktøy som gir klare forklaringer på resultatene deres.

Skjevning: Sørg for at verktøyet har mekanismer for å redusere skjevhet i utgangene. AI-systemer kan utilsiktet opprettholde skjevheter som er tilstede i treningsdataene. Velg verktøy som implementerer skjevhetsdeteksjon og avbøtende strategier for å fremme rettferdighet og rettferdighet.

Tilbakemelding fra brukere: Innlemme tilbakemeldinger fra brukere for å forbedre verktøyet kontinuerlig. AI-systemer bør utformes for å lære av brukerinteraksjoner og tilpasse seg deretter. Oppfordre brukere til å rapportere feil og foreslå forbedringer, og skape en tilbakemeldingssløyfe som forbedrer AI-ens ytelse over tid.

skalerbarhet: Vurder om AI-verktøyet kan skaleres for å møte organisasjonens økende behov. Etter hvert som organisasjonen din utvides, bør AI-systemet være i stand til å håndtere økte arbeidsmengder og mer komplekse oppgaver uten nedgang i ytelse.

Integrering: Evaluer hvor godt AI-verktøyet integreres med eksisterende systemer og arbeidsflyter. Sømløs integrasjon reduserer forstyrrelser og gir en jevnere adopsjonsprosess. Sørg for at AI-systemet kan fungere sammen med andre verktøy og plattformer som brukes i organisasjonen.

Sikkerhet: Vurder sikkerhetstiltakene som er på plass for å beskytte sensitive data som behandles av AI. Datainnbrudd og cybertrusler er betydelige bekymringer, så AI-verktøyet bør ha robuste sikkerhetsprotokoller for å beskytte informasjon.

Kostnad: Vurder kostnadene for AI-verktøyet i forhold til fordelene. Evaluer avkastningen på investeringen (ROI) ved å sammenligne verktøyets kostnader med effektiviteten og forbedringene det gir organisasjonen. Se etter kostnadseffektive løsninger som ikke går på akkord med kvaliteten.

Vedta og integrere flere AI-verktøy

Å diversifisere AI-verktøyene som brukes i en organisasjon kan hjelpe med å kryssreferanseinformasjon, noe som fører til mer nøyaktige resultater. Bruk av en kombinasjon av AI-løsninger skreddersydd for spesifikke behov kan øke den generelle påliteligheten til utdata.

Holde AI-verktøysett oppdatert

Det er viktig å holde seg oppdatert med de siste fremskrittene innen AI-teknologi. Regelmessig oppdatering og oppgradering av AI-verktøy sikrer at de utnytter de siste utviklingene og forbedringene. Samarbeid med AI-utviklere og andre organisasjoner kan også lette tilgangen til banebrytende løsninger.

Opprettholde menneskelig tilsyn

Menneskelig tilsyn er viktig for å administrere AI-utganger. Organisasjoner bør innrette seg etter industristandarder for overvåking og verifisering av AI-generert informasjon. Denne praksisen bidrar til å redusere risikoen forbundet med falsk informasjon og sikrer at AI fungerer som et verdifullt verktøy i stedet for et ansvar.

Konklusjon

Den raske utviklingen av AI-teknologi gjør det vanskelig å sette langsiktige regulatoriske standarder. Det som virker passende i dag, kan være utdatert om seks måneder eller mindre. Dessuten lærer AI-systemer av menneskeskapte data, som til tider iboende er feil. Derfor bør fokuset være på å regulere feilinformasjon i seg selv, enten det kommer fra en AI-plattform eller en menneskelig kilde.

AI er ikke et perfekt verktøy, men det kan være utrolig nyttig hvis det brukes riktig og med de rette forventningene. Å sikre nøyaktighet og redusere feilinformasjon krever en balansert tilnærming som involverer både teknologiske sikkerhetstiltak og menneskelig inngripen. Ved å prioritere regulering av feilinformasjon og opprettholde strenge standarder for informasjonsverifisering, kan vi utnytte potensialet til AI samtidig som vi minimerer risikoen.