W 2022 roku firmy miały średnio 3,8 modeli sztucznej inteligencji w produkcji. Dziś siedem na dziesięć firm eksperymentuje z generatywną sztuczną inteligencją, co oznacza, że liczba modeli sztucznej inteligencji w produkcji wzrośnie lawinowo w nadchodzących latach. W związku z tym dyskusje branżowe na temat odpowiedzialnej sztucznej inteligencji zyskały na pilności.

Dobrą wiadomością jest to, że ponad połowa organizacji już teraz promuje etykę sztucznej inteligencji. Niestety, tylko około 20% wdrożyło kompleksowe programy z ramami, zarządzaniem i zabezpieczeniami, aby nadzorować rozwój modeli sztucznej inteligencji i proaktywnie identyfikować oraz łagodzić ryzyka. Biorąc pod uwagę szybki rozwój sztucznej inteligencji, liderzy powinni teraz wprowadzić ramy i dojrzałe procesy. Regulacje na całym świecie są już wprowadzane, a co druga organizacja doświadczyła już porażki w zakresie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.

Wyzwania wdrażania odpowiedzialnej sztucznej inteligencji

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja obejmuje do 20 różnych funkcji biznesowych, zwiększając złożoność procesów i podejmowania decyzji. Zespoły odpowiedzialnej sztucznej inteligencji muszą współpracować z kluczowymi interesariuszami, w tym kierownictwem; właścicielami biznesu; zespołami danych, sztucznej inteligencji i IT; oraz partnerami, aby:

• Stworzyć rozwiązania sztucznej inteligencji, które są uczciwe i wolne od uprzedzeń: Zespoły i partnerzy mogą wykorzystywać różne techniki, takie jak eksploracyjna analiza danych, aby zidentyfikować i złagodzić potencjalne uprzedzenia przed opracowaniem rozwiązań – w ten sposób modele są budowane z myślą o uczciwości od samego początku. Zespoły i partnerzy mogą również przeglądać dane wykorzystywane w przetwarzaniu, projektowaniu algorytmów i postprocessingu, aby upewnić się, że są one reprezentatywne i zrównoważone. Dodatkowo mogą wykorzystywać techniki uczciwości grupowej i indywidualnej, aby upewnić się, że algorytmy traktują różne grupy i osoby uczciwie. I podejścia uczciwości kontrfaktualnej modelują wyniki, jeśli pewne czynniki są zmienione, co pomaga identyfikować i rozwiązywać uprzedzenia.
• Promować transparentność i wyjaśnialność sztucznej inteligencji: Transparentność sztucznej inteligencji oznacza, że łatwo zrozumieć, jak modele sztucznej inteligencji działają i podejmują decyzje. Wyjaśnialność oznacza, że te decyzje mogą być łatwo przekazywane innym w sposób niezwiązany z technicznymi. Używanie wspólnej terminologii, prowadzenie regularnych dyskusji z interesariuszami i tworzenie kultury świadomości sztucznej inteligencji i ciągłego uczenia się może pomóc w osiągnięciu tych celów.
• Zapewnić prywatność i bezpieczeństwo danych: Modele sztucznej inteligencji wykorzystują ogromne ilości danych. Firmy wykorzystują dane pierwszej i trzeciej strony, aby zasilać modele. Wykorzystują również techniki uczenia się z zachowaniem prywatności, takie jak tworzenie syntetycznych danych, aby pokonać problemy z rzadkością. Liderzy i zespoły będą chcieli przeglądać i rozwijać zabezpieczenia prywatności i bezpieczeństwa danych, aby upewnić się, że poufne i wrażliwe dane są nadal chronione, gdy są wykorzystywane w nowych sposób. Na przykład syntetyczne dane powinny naśladować kluczowe cechy klientów, ale nie powinny być możliwe do śledzenia do poszczególnych osób.
• Wdrożyć zarządzanie: Zarządzanie będzie się różnić w zależności od dojrzałości korporacyjnej sztucznej inteligencji. Niemniej jednak firmy powinny ustalić zasady i politykę sztucznej inteligencji od samego początku. Wraz ze wzrostem wykorzystania modeli sztucznej inteligencji mogą powołać oficerów sztucznej inteligencji; wdrożyć ramy; utworzyć mechanizmy odpowiedzialności i raportowania; oraz opracować pętle sprzężenia zwrotnego i programy ciągłego doskonalenia.

Kluczowe elementy programu odpowiedzialnej sztucznej inteligencji

Co odróżnia firmy, które są liderami w zakresie odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, od innych? One:

• Tworzą wizję i cele dla sztucznej inteligencji: Liderzy komunikują swoją wizję i cele dla sztucznej inteligencji oraz to, jak sztuczna inteligencja korzysta firmie, klientom i społeczeństwu.
• Ustalają oczekiwania: Starsi liderzy ustalają odpowiednie oczekiwania z zespołami, aby budować odpowiedzialne rozwiązania sztucznej inteligencji od samego początku, zamiast próbować dostosować rozwiązania po ich ukończeniu.
• Wdrożenie ramy i procesów: Partnerzy dostarczają ramy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji z przejrzystymi procesami i zabezpieczeniami. Na przykład, kontrole prywatności, uczciwości i uprzedzeń powinny być wbudowane w początkową przygotowanie danych, rozwój modelu i ciągłe monitorowanie.
• Dostęp do umiejętności branżowych, przemysłowych i sztucznej inteligencji: Zespoły chcą przyspieszyć innowacje rozwiązań sztucznej inteligencji, aby zwiększyć konkurencyjność biznesu. Mogą zwrócić się do partnerów o odpowiednie umiejętności branżowe i przemysłowe, takie jak ustalanie strategii danych i sztucznej inteligencji oraz wykonywanie, połączone z analityką klienta, technologią marketingu, łańcuchem dostaw i innymi możliwościami. Partnerzy mogą również dostarczyć pełny zakres umiejętności sztucznej inteligencji, w tym inżynierię dużych modeli językowych (LLM), rozwój, operacje i możliwości inżynierii platformy, wykorzystując ramy i procesy odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, aby zaprojektować, opracować, uruchomić i wyprodukować rozwiązania.
• Dostęp do przyspieszaczy: Partnerzy oferują dostęp do ekosystemu sztucznej inteligencji, który redukuje czas rozwoju odpowiedzialnych tradycyjnych i generatywnych projektów pilotażowych o do 50%. Przedsiębiorstwa zyskują rozwiązania pionowe, które zwiększają ich konkurencyjność na rynku.
• Zapewnienie przyjęcia i odpowiedzialności zespołu: Zespoły przedsiębiorstw i partnerów są szkolone w nowych politykach i procesach. Dodatkowo przedsiębiorstwa audytują zespoły pod kątem zgodności z kluczowymi politykami.
• Użycie odpowiednich wskaźników do ilościowego określenia wyników: Liderzy i zespoły wykorzystują punkty odniesienia i inne wskaźniki, aby wykazać, jak odpowiedzialna sztuczna inteligencja przynosi wartość biznesową, aby utrzymać wysoki poziom zaangażowania interesariuszy.
• Monitorowanie systemów sztucznej inteligencji: Partnerzy dostarczają usługi monitorowania modeli, rozwiązując problemy proaktywnie i zapewniając, że dostarczają zaufane wyniki.

Zaplanuj odpowiedzialną sztuczną inteligencję już teraz

Jeśli Twoja firma przyspiesza innowacje sztucznej inteligencji, prawdopodobnie potrzebujesz programu odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Zastosuj się proaktywnie, aby zmniejszyć ryzyka, dojrzałe programy i procesy oraz wykazać odpowiedzialność wobec interesariuszy.

Partner może dostarczyć umiejętności, ramy, narzędzia i partnerstwa, których potrzebujesz, aby odblokować wartość biznesową odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Wdrożone modele, które są uczciwe i wolne od uprzedzeń, egzekwują kontrole, zwiększają zgodność z wymogami firmy i przygotowują się do nadchodzących regulacji.