Otwieranie czarnej skrzynki sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (AI) stała się nieodłączną częścią niemal wszystkich aspektów naszego życia, od personalizowanych rekomendacji po podejmowanie krytycznych decyzji. Jest rzeczą oczywistą, że sztuczna inteligencja będzie nadal się rozwijać, a wraz z tym, zagrożenia związane z AI również staną się bardziej złożone. Podczas gdy firmy wdrażają obrony oparte na AI w odpowiedzi na rosnącą złożoność, następnym krokiem w kierunku promowania organizacyjnej kultury bezpieczeństwa jest poprawa wyjaśnialności AI.

Chociaż te systemy oferują imponujące możliwości, często funkcjonują jako “czarne skrzynki” – wytwarzają wyniki bez jasnego wglądu w to, jak model doszedł do wniosku, do którego doszedł. Problem sztucznych systemów, które składają fałszywe oświadczenia lub podejmują fałszywe działania może powodować znaczne problemy i potencjalne zakłócenia biznesowe. Kiedy firmy popełniają błędy z powodu AI, ich klienci i konsumenci żądają wyjaśnienia i niedługo potem, rozwiązania.

Ale co jest winne? Często źle wykorzystywane są złe dane do szkolenia. Na przykład, większość publicznych technologii GenAI jest szkolona na danych dostępnych w Internecie, które często są niezweryfikowane i nieprecyzyjne. Chociaż AI może generować szybkie odpowiedzi, dokładność tych odpowiedzi zależy od jakości danych, na których została wyszkolona.

Błędy AI mogą wystąpić w różnych przypadkach, w tym generowaniu skryptów z błędnymi poleceniami i fałszywymi decyzjami bezpieczeństwa, lub odrzuceniem pracownika z pracy na systemach biznesowych z powodu fałszywych oskarżeń postawionych przez system AI. Wszystkie te przypadki mają potencjał powodować znaczne awarie biznesowe. To tylko jeden z wielu powodów, dla których zapewnienie przejrzystości jest kluczem do budowania zaufania w systemach AI.

Budowanie zaufania

Istniejemy w kulturze, w której wkładamy zaufanie w różne źródła i informacje. Ale jednocześnie, wymagamy dowodów i weryfikacji, potrzebujemy ciągłej weryfikacji wiadomości, informacji i twierdzeń. Kiedy chodzi o AI, wkładamy zaufanie w system, który ma potencjał być nieprecyzyjny. Co więcej, nie jest możliwe poznanie, czy działania systemów AI są precyzyjne bez jakiejkolwiek przejrzystości co do podstawy, na której są podejmowane decyzje. Co jeśli Twój system AI zabezpieczeń wyłączy maszyny, ale popełnił błąd w interpretacji sygnałów? Bez wglądu w to, jakie informacje doprowadziły system do podjęcia tej decyzji, nie ma sposobu, aby wiedzieć, czy podjął słuszną decyzję.

Chociaż zakłócenia biznesowe są frustrujące, jednym z większych problemów związanych z użyciem AI jest ochrona danych. Systemy AI, takie jak ChatGPT, są modelami uczenia maszynowego, które czerpią odpowiedzi z danych, które otrzymują. Dlatego, jeśli użytkownicy lub deweloperzy przypadkowo udostępniają wrażliwe informacje, model uczenia maszynowego może wykorzystać te dane do generowania odpowiedzi dla innych użytkowników, które ujawniają poufne informacje. Te błędy mają potencjał powodować znaczne zakłócenia efektywności, zyskowności i najważniejszego zaufania klientów. Systemy AI są przeznaczone do zwiększania efektywności i ułatwiania procesów, ale w przypadku, gdy ciągła weryfikacja jest konieczna, ponieważ dane wyjściowe nie mogą być ufać, organizacje nie tylko tracą czas, ale także otwierają drzwi do potencjalnych słabości.

Szkolenie zespołów w odpowiedzialnym użyciu AI

Aby chronić organizacje przed potencjalnymi ryzykami związanymi z użyciem AI, specjaliści IT mają ważną odpowiedzialność za odpowiednie szkolenie swoich kolegów, aby zapewnić, że AI jest używane w sposób odpowiedzialny. Dzięki temu pomagają utrzymać swoje organizacje w bezpieczeństwie przed atakami cybernetycznymi, które zagrażają ich żywotności i zyskowności.

Jednak przed szkoleniem zespołów, liderzy IT muszą wewnętrznie uzgodnić, które systemy AI będą odpowiednie dla ich organizacji. Początek z AI bez odpowiedniej oceny może tylko skończyć się niepowodzeniem, dlatego zacznijmy od małych kroków, koncentrując się na potrzebach organizacji. Upewnij się, że standardy i systemy, które wybierzesz, są zgodne z Twoim obecnie stosowanym zestawem technologicznym i celami firmy, oraz że systemy AI spełniają te same standardy bezpieczeństwa, co inni dostawcy.

Gdy system zostanie wybrany, specjaliści IT mogą zacząć szkolić swoje zespoły w korzystaniu z tych systemów, aby zapewnić sukces. Zacznij od używania AI do małych zadań i sprawdź, gdzie działa dobrze, a gdzie nie, oraz naucz się, jakie potencjalne niebezpieczeństwa lub weryfikacje są potrzebne. Następnie wprowadź użycie AI do wspomagania pracy, umożliwiając szybsze samodzielne rozwiązywanie problemów, w tym proste pytania “jak to zrobić”. Stamtąd można nauczyć, jak wprowadzać weryfikacje. Jest to cenne, ponieważ zaczniemy widzieć więcej pracy, które stają się bardziej związane z ustalaniem granic i weryfikacjami, i już widzimy to w pracy, takiej jak użycie AI do pomocy w pisaniu oprogramowania.

Oprócz tych kroków szkoleniowych dla członków zespołu, inicjowanie i zachęcanie do dyskusji jest również niezwykle ważne. Zachęcaj do otwartych, opartych na danych rozmów o tym, jak AI służy potrzebom użytkowników – czy rozwiązuje problemy dokładnie i szybko, czy zwiększamy produktywność dla firmy i użytkowników końcowych, czy nasz wskaźnik satysfakcji klienta (NPS) rośnie dzięki tym narzędziom AI? Bądź klarowny co do zwrotu z inwestycji (ROI) i trzymaj to na pierwszym planie. Jasna komunikacja pozwoli na wzrost świadomości odpowiedzialnego użycia, a gdy członkowie zespołu lepiej zrozumieją, jak działają systemy AI, są bardziej skłonni je używać w sposób odpowiedzialny.

Jak osiągnąć przejrzystość w AI

Chociaż szkolenie zespołów i zwiększanie świadomości jest ważne, aby osiągnąć przejrzystość w AI, jest niezwykle ważne, aby było więcej kontekstu wokół danych, które są używane do szkolenia modeli, zapewniając, że tylko dane wysokiej jakości są używane. Mam nadzieję, że w końcu będzie sposób, aby zobaczyć, jak system rozumie, abyśmy mogli mu całkowicie zaufać. Ale do tego czasu, potrzebujemy systemów, które mogą działać z weryfikacjami i ograniczeniami i udowodnić, że przestrzegają ich.

Chociaż pełna przejrzystość będzie nieuchronnie zajmować czas do osiągnięcia, szybki wzrost AI i jej użycia czyni to konieczne, aby pracować szybko. Gdy modele AI będą nadal zwiększać swoją złożoność, mają one moc, aby wywrzeć duży wpływ na ludzkość, ale konsekwencje ich błędów również rosną. W związku z tym, zrozumienie, jak te systemy dochodzą do swoich decyzji, jest niezwykle cenne i konieczne, aby pozostać skutecznym i godnym zaufania. Poprzez skupienie się na przejrzystych systemach AI, możemy zapewnić, że technologia jest tak użyteczna, jak ma być, pozostając jednocześnie niezależną, etyczną, efektywną i dokładną.