År 2022 hade företagen i genomsnitt 3,8 AI-modeller i produktion. Idag experimenterar sju av tio företag med generativ AI, vilket innebär att antalet AI-modeller i produktion kommer att öka kraftigt under de kommande åren. Som ett resultat har branschdiskussionerna om ansvarsfull AI blivit mer angelägna.

Det goda nyheterna är att mer än hälften av organisationerna redan förespråkar AI-etik. Men endast runt 20% har implementerat omfattande program med ramverk, styrning och skydd för att övervaka AI-modellutveckling och proaktivt identifiera och mildra risker. Med tanke på den snabba takten i AI-utvecklingen bör ledarna gå vidare nu för att implementera ramverk och mogna processer. Regleringar runt om i världen är på väg, och redan en av två organisationer har haft ett ansvarsfullt AI-misslyckande.

Utmaningar Vid Implementering Av Ansvarsfull AI

Ansvarsfull AI omfattar upp till 20 olika affärsfunktioner, vilket ökar process- och besluts komplexitet. Team för ansvarsfull AI måste arbeta med nyckelintressenter, inklusive ledning; affärsägare; data-, AI- och IT-team; och partners för att:

• Bygga AI-lösningar som är rättvisa och fria från fördomar: Team och partners kan använda olika tekniker, såsom utforskande dataanalys, för att identifiera och mildra potentiella fördomar innan lösningar utvecklas – så att modellerna byggs med rättvisa i åtanke från början. Team och partners kan också granska de data som används i förbearbetning, algoritmdesign och efterbearbetning för att säkerställa att de är representativa och balanserade. Dessutom kan de använda grupp- och individuella rättvise-tekniker för att säkerställa att algoritmerna behandlar olika grupper och individer rättvist. Och kontrafaktiska rättvise-ansatser modellerar resultat om vissa faktorer ändras, vilket hjälper till att identifiera och åtgärda fördomar.
• Främja AI-transparens och förklarbarhet: AI-transparens innebär att det är lätt att förstå hur AI-modeller fungerar och fattar beslut. Förklarbarhet innebär att dessa beslut kan kommuniceras lätt till andra på icke-tekniska termer. Användning av gemensam terminologi, regelbundna diskussioner med intressenter och skapande av en kultur av AI-medvetenhet och kontinuerligt lärande kan hjälpa till att uppnå dessa mål.
• Säkerställa dataskydd och säkerhet: AI-modeller använder berg av data. Företag använder första- och tredjepartsdata för att mata modellerna. De använder också dataskyddande inlärningstekniker, såsom skapande av syntetiska data för att övervinna sparsitetproblem. Ledare och team kommer att vilja granska och utveckla dataskydd och säkerhetsåtgärder för att säkerställa att konfidentiell och känslig data fortfarande skyddas när den används på nya sätt. Till exempel bör syntetiska data emulera kundernas nyckelkaraktäristika men inte kunna spåras tillbaka till individer.
• Implementera styrning: Styrning kommer att variera beroende på företagets AI-mognad. Men företag bör fastställa AI-principer och policys från början. När deras AI-modellanvändning ökar kan de utse AI-tjänstemän; implementera ramverk; skapa ansvars- och rapporteringsmekanismer; och utveckla återkopplingsloopar och kontinuerliga förbättringsprogram.

Kritiska Aktivatorer För Ett Ansvarsfullt AI-Program

Vad skiljer företag som är ansvarsfulla AI-ledare från andra? De:

• Skapar en vision och mål för AI: Ledare kommunicerar sin vision och mål för AI och hur det gynnar företaget, kunderna och samhället.
• Ställer förväntningar: Seniorledare ställer rätt förväntningar med team för att bygga ansvarsfulla AI-lösningar från grunden snarare än att försöka anpassa lösningar efter att de är klara.
• Implementerar ett ramverk och processer: Partners tillhandahåller ansvarsfulla AI-ramverk med transparenta processer och skydd. Till exempel bör dataskydd, rättvisa och fördomskontroller ingå i den initiala dataförberedningen, modellutvecklingen och den kontinuerliga övervakningen.
• Får tillgång till domän-, bransch- och AI-kompetens: Team vill accelerera innovationen av AI-lösningar för att öka affärs konkurrenskraften. De kan vända sig till partners för relevant domän- och branschkompetens, såsom data- och AI-strategiinställning och genomförande, parat med kundanalys, marknadsföringsteknik, leverantörskedja och andra förmågor. Partners kan också tillhandahålla fullspektrum AI-kompetens, inklusive stora språkmodells (LLM) teknik, utveckling, drift och plattformstekniska förmågor, som utnyttjar ansvarsfulla AI-ramverk och processer för att utforma, utveckla, driftsätta och producera lösningar.
• Får tillgång till acceleratorer: Partners erbjuder tillgång till ett AI-ekosystem, som minskar utvecklingstiden för ansvarsfulla traditionella och generativa AI-pilotprojekt med upp till 50%. Företag får vertikala lösningar som ökar deras marknads konkurrenskraft.
• Säkerställer teamantagande och ansvar: Företags- och partner-team utbildas på nya policys och processer. Dessutom granskar företag team för efterlevnad av nyckelpolicys.
• Använder rätt mått för att kvantifiera resultat: Ledare och team använder benchmark och andra mått för att demonstrera hur ansvarsfull AI bidrar till affärsnytta för att hålla intressentengagemanget högt.
• Övervakar AI-system: Partners tillhandahåller modellövervakningstjänster, som löser problem proaktivt och säkerställer att de levererar tillförlitliga resultat.

Planera För Ansvarsfull AI Nu

Om ditt företag accelererar AI-innovation, behöver du troligen ett ansvarsfullt AI-program. Gå proaktivt för att minska risker, mogna program och processer och demonstrera ansvarighet för intressenter.

En partner kan tillhandahålla de färdigheter, ramverk, verktyg och partnerskap du behöver för att låsa upp affärsnytta med ansvarsfull AI. Distribuera modeller som är rättvisa och fria från fördomar, verkställ kontroller och öka efterlevnaden av företagskraven medan du förbereder dig för kommande regleringar.