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 alltmer angelägna.

Den goda nyheten är att mer än hälften av organisationerna redan förespråkar AI-etik. Men endast runt 20% har infört omfattande program med ramverk, styrning och skydd för att övervaka utvecklingen av AI-modeller och proaktivt identifiera och mildra risker. Med tanke på den snabba takten i AI-utvecklingen bör ledarna gå vidare nu för att införa 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 Införande av Ansvarsfull AI

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

• Bygga AI-lösningar som är rättvisa och fria från bias: Team och partners kan använda olika tekniker, såsom explorativ dataanalys, för att identifiera och mildra potentiella bias innan de utvecklar lösningar – så att modellerna byggs med rättvisa i åtanke från början. Team och partners kan också granska data som används i förbearbetning, algoritmdesign och efterbearbetning för att säkerställa att den är representativ och balanserad. Dessutom kan de använda grupp- och individuell rättvise-teknik för att säkerställa att algoritmerna behandlar olika grupper och individer rättvist. Och kontrafaktisk rättvise-ansats modellerar resultat om vissa faktorer ändras, vilket hjälper till att identifiera och åtgärda bias.
• 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 stakeholders och skapande av en kultur av AI-medvetenhet och kontinuerligt lärande kan hjälpa till att uppnå dessa mål.
• Säkerställa dataskydd och datasäkerhet: AI-modeller använder stora mängder data. Företag använder första- och tredjepartsdata för att mata modellerna. De använder också teknik för dataskydd, såsom skapande av syntetisk data för att övervinna sparsitetsproblem. Ledare och team kommer att vilja granska och utveckla dataskydd och datasäkerhetsåtgärder för att säkerställa att konfidentiell och känslig data fortfarande skyddas när den används på nya sätt. Till exempel bör syntetisk data efterlikna kundernas nyckelkaraktäristika men inte kunna spåras tillbaka till enskilda individer.
• Införa 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 utnämna AI-tjänstemän; införa 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 färdiga.
• Inför ett ramverk och processer: Partners tillhandahåller ansvarsfulla AI-ramverk med transparenta processer och skydd. Till exempel bör dataskydd, rättvisa och bias-kontroller införas i den initiala dataförberedningen, modellutvecklingen och den kontinuerliga övervakningen.
• Få tillgång till domän-, bransch- och AI-kompetens: Team vill accelerera innovationen av AI-lösningar för att öka affärskonkurrensen. De kan vända sig till partners för relevant domän- och branschkompetens, såsom data- och AI-strategi, kundanalys, marknadsföringsteknik, leverantörskedja och andra förmågor. Partners kan också tillhandahålla fullspektrum AI-kompetens, inklusive stor-språkmodell (LLM) teknik, utveckling, drift och plattformsteknik, med användning av ansvarsfulla AI-ramverk och processer för att designa, utveckla, driftsätta och producera lösningar.
• Få 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 marknadskonkurrens.
• Säkerställa teamantagande och ansvar: Företags- och partner-team utbildas på nya policys och processer. Dessutom granskar företag team för efterlevnad av nyckelpolicys.
• Använda rätt mått för att kvantifiera resultat: Ledare och team använder benchmark och andra mått för att demonstrera hur ansvarsfull AI bidrar till affärsvärdet för att hålla stakeholderengagemanget högt.
• Övervaka 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 ansvar till stakeholders.

En partner kan tillhandahålla de kompetenser, ramverk, verktyg och partnerskap som du behöver för att låsa upp affärsvärdet med ansvarsfull AI. Distribuera modeller som är rättvisa och fria från bias, inför kontroller, och öka efterlevnaden av företagskrav medan du förbereder dig för kommande regleringar.