В 2022 году компании имели в среднем 3.8 моделей ИИ в производстве. Сегодня семь из десяти компаний экспериментируют с генеративным ИИ, что означает, что количество моделей ИИ в производстве будет стремительно расти в ближайшие годы. В результате обсуждения в отрасли вокруг ответственного ИИ стало более срочным.

Хорошая новость заключается в том, что более половины организаций уже выступают за этику ИИ. Однако только около 20% реализовали комплексные программы с框ами, управлением и защитными механизмами для надзора за разработкой моделей ИИ и выявления и смягчения рисков. Учитывая быстрый темп развития ИИ, лидерам следует двигаться вперед, чтобы реализовать框ы и зрелые процессы. Регуляторные акты по всему миру приближаются, и уже одна из двух организаций имела неудачу с ответственным ИИ.

Проблемы реализации ответственного ИИ

Ответственный ИИ охватывает до 20 различных бизнес-функций, увеличивая сложность процессов и принятия решений. Команды ответственного ИИ должны работать с ключевыми заинтересованными сторонами, включая руководство; владельцев бизнеса; команды данных, ИИ и ИТ; и партнеров, чтобы:

• Создать решения ИИ, которые являются справедливыми и свободными от предвзятости: Команды и партнеры могут использовать различные методы, такие как исследовательский анализ данных, чтобы выявить и смягчить потенциальные предвзятости до разработки решений – таким образом, модели разрабатываются с учетом справедливости с самого начала. Команды и партнеры также могут проверить данные, используемые при предварительной обработке, проектировании алгоритмов и постобработке, чтобы убедиться, что они представительны и сбалансированы. Кроме того, они могут использовать методы групповой и индивидуальной справедливости, чтобы гарантировать, что алгоритмы справедливо относятся к разным группам и лицам. И подходы к контрафактической справедливости моделируют результаты, если определенные факторы изменятся, помогая выявить и устранить предвзятости.
• Содействовать прозрачности и объяснимости ИИ: Прозрачность ИИ означает, что легко понять, как работают и принимают решения модели ИИ. Объяснимость означает, что эти решения можно легко передать другим в не-технических терминах. Использование общей терминологии, проведение регулярных дискуссий со заинтересованными сторонами и создание культуры осведомленности и непрерывного обучения ИИ могут помочь достичь этих целей.
• Обеспечить конфиденциальность и безопасность данных: Модели ИИ используют огромные объемы данных. Компании используют первичные и третьи данные для кормления моделей. Они также используют методы обучения с сохранением конфиденциальности, такие как создание синтетических данных для преодоления проблем с скудостью. Лидерам и командам следует проверить и усовершенствовать меры по защите конфиденциальности и безопасности данных, чтобы гарантировать, что конфиденциальная и чувствительная информация по-прежнему защищена, когда она используется новыми способами. Например, синтетические данные должны имитировать ключевые характеристики клиентов, но не должны быть отслеживаемыми до отдельных лиц.
• Реализовать управление: Управление будет варьироваться в зависимости от зрелости ИИ компании. Однако компании должны устанавливать принципы и политику ИИ с самого начала. По мере увеличения использования моделей ИИ они могут назначить офицеров ИИ; реализовать рамки; создать механизмы подотчетности и отчетности; и разработать обратные связи и программы непрерывного совершенствования.

Критические факторы ответственной программы ИИ

Итак, чем отличаются компании, которые являются лидерами ответственного ИИ, от других? Они:

• Создают видение и цели для ИИ: Лидеры сообщают свое видение и цели для ИИ и того, как оно приносит пользу компании, клиентам и обществу.
• Устанавливают ожидания: Руководители высшего уровня устанавливают правильные ожидания с командами для создания ответственных решений ИИ с самого начала, а не пытаясь адаптировать решения после их завершения.
• Реализуют рамки и процессы: Партнеры предоставляют рамки ответственного ИИ с прозрачными процессами и защитными механизмами. Например, проверки конфиденциальности данных, справедливости и предвзятости должны быть встроены в начальную подготовку данных, разработку моделей и постоянный мониторинг.
• Получают доступ к доменам, отраслям и навыкам ИИ: Команды хотят ускорить инновации решений ИИ, чтобы увеличить конкурентоспособность бизнеса. Они могут обратиться к партнерам за соответствующими доменными и отраслевыми навыками, такими как стратегия и выполнение данных и ИИ, в сочетании с аналитикой клиентов, технологиями маркетинга, цепочками поставок и другими возможностями. Партнеры также могут предоставить полный спектр навыков ИИ, включая инженерное дело, разработку, эксплуатацию и инженерное дело платформы крупномасштабных языковых моделей (LLM), используя рамки и процессы ответственного ИИ для проектирования, разработки, внедрения и производственной реализации решений.
• Получают доступ к ускорителям: Партнеры предлагают доступ к экосистеме ИИ, что сокращает время разработки ответственных традиционных и генеративных пилотных проектов ИИ до 50%. Предприятия получают вертикальные решения, которые повышают их конкурентоспособность на рынке.
• Обеспечивают принятие и подотчетность команд: Команды предприятий и партнеров обучены новым политикам и процессам. Кроме того, предприятия проверяют команды на соответствие ключевым политикам.
• Используют правильные метрики для количественной оценки результатов: Лидеры и команды используют эталоны и другие метрики, чтобы продемонстрировать, как ответственный ИИ вносит вклад в бизнес-ценность, чтобы поддерживать высокий уровень участия заинтересованных сторон.
• Мониторят системы ИИ: Партнеры предоставляют услуги мониторинга моделей, решая проблемы проактивно и гарантируя, что они поставляют доверенные результаты.

Планируйте ответственный ИИ сейчас

Если ваша компания ускоряет инновации ИИ, вам, вероятно, нужна программа ответственного ИИ. Двигайтесь вперед, чтобы сократить риски, зрелые программы и процессы, и продемонстрировать подотчетность заинтересованным сторонам.

Партнер может предоставить вам необходимые навыки, рамки, инструменты и партнерства, чтобы разблокировать бизнес-ценность ответственного ИИ. Развертывайте модели, которые являются справедливыми и свободными от предвзятости, обеспечивайте контроль и увеличивайте соблюдение требований компании, готовясь к предстоящим регуляциям.