การขาดความน่าเชื่อถือของ AI สามารถขัดขวางนวัตกรรมและคุณค่าทางธุรกิจ

การสำรวจล่าสุดในหมู่ผู้นำธุรกิจระดับโลกแสดงให้เห็นว่า AI ที่น่าเชื่อถือเป็นเรื่องสำคัญ แต่หลายคนไม่ได้ดำเนินการเพียงพอเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ แต่จะมีค่าใช้จ่ายเท่าใด?

แท้จริงแล้ว การสำรวจของ IBM เผยให้เห็นว่า 85% ของผู้ตอบแบบสำรวจเห็นด้วยว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะเลือกบริษัทที่มีความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการสร้างแบบจำลอง AI จัดการและใช้งาน

อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่ยอมรับว่าตนเองยังไม่ได้ดำเนินการตามขั้นตอนที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่า AI ของตนเองน่าเชื่อถือและรับผิดชอบ เช่น การลดความเอนเอียง (74%) การติดตามการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพและแบบจำลอง (68%) และการทำให้แน่ใจว่าสามารถอธิบายการตัดสินใจที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI (61%) ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากังวล โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าการใช้ AI ยังคงเติบโต – 35% ระบุว่าตนเองใช้ AI ในธุรกิจของตน ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 31% ในปีก่อน

ฉันเพิ่งเข้าร่วมการประชุม Corporate Innovation Summit ที่โตรอนโต ซึ่งผู้เข้าร่วมแลกเปลี่ยนความคิดสร้างสรรค์และแสดงเทคโนโลยีที่พร้อมจะกำหนดรูปแบบอนาคต ฉันมีโอกาสเข้าร่วมโต๊ะกลมสามโต๊ะในด้านการเงิน การประกันภัย และการค้าปลีก โดยมีสามด้านที่สำคัญคือ ความต้องการความโปร่งใสเพื่อสร้างความไว้วางใจใน AI การทำให้ AI มีให้ใช้ได้โดยทุกคนผ่าน no-code/low-code และการพัฒนาเพื่อส่งมอบคุณค่าและลดความเสี่ยงผ่านแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการกำกับดูแล AI

เพิ่มความไว้วางใจในเทคโนโลยี AI โควิด-19 เพิ่มและเร่งรูปแบบการใช้ AI ที่มีการสนับสนุนจาก AI เช่น แชทบอท ผู้ช่วยทางการเงินเสมือน และการเปิดใช้งานลูกค้าแบบไม่ต้องสัมผัส ซึ่งจะดำเนินต่อไปตามที่ยืนยันใน การวิจัยของ Cap Gemini ซึ่งแสดงให้เห็นว่า 78% ของผู้บริโภคที่สำรวจวางแผนที่จะเพิ่มการใช้เทคโนโลยี AI รวมถึงการจัดการอัตลักษณ์ดิจิทัลในการติดต่อกับองค์กรการเงิน

ประโยชน์ที่เกิดขึ้นโดยธรรมชาตินั้น มีหลายความท้าทายที่เกิดขึ้น ซึ่งรวมถึง การขาดความไว้วางใจของผู้บริโภคในเทคโนโลยี AI และวิธีที่ธรรมชาติของ AI มีผลกระทบต่อสิทธิความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย 30% ของผู้บริโภคระบุว่าตนเองจะรู้สึกสบายใจมากกว่าหากผู้ให้บริการทางการเงินของตนให้ความโปร่งใสในการอธิบายวิธีการรวบรวม จัดการ และรักษาความปลอดภัยข้อมูลส่วนบุคคลของตน

CIO ต้องนำหลักการ AI ที่น่าเชื่อถือ และกำหนดมาตรการที่เข้มงวดเพื่อปกป้องสิทธิความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ตนเองสามารถทำได้โดยการ การเข้ารหัส การลดข้อมูลให้เหลือน้อยที่สุด และการยืนยันตัวตนอย่างปลอดภัย รวมถึงการพิจารณามาตรฐาน อัตลักษณ์ดิจิทัลที่กระจายอำนาจ ที่เกิดขึ้นใหม่

การกำจัดอุปสรรคต่อการทำให้ AI มีให้ใช้ได้โดยทุกคน มีการเปลี่ยนแปลงที่เพิ่มขึ้นในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือเขียนโค้ดเพียงเล็กน้อย ซึ่ง การวิจัย คาดการณ์ว่าจะถึง 45.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 ปัจจัยหลักคือ การเพิ่มความเร็วในการรับผลตอบแทน โดยมีการปรับปรุงประสิทธิภาพในการพัฒนาแอปพลิเคชัน 10 เท่า

ตัวอย่างเช่น 56% ขององค์กรการเงินที่สำรวจพิจารณาว่าการ รวบรวมข้อมูล จากผู้กู้ยืมเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่ท้าทายและไม่มีประสิทธิภาพที่สุดในการขออนุมัติวงเงิน ซึ่งนำไปสู่อัตราการทิ้งการสมัครสูง ในขณะที่เทคโนโลยีการระบุตัวตนและรวบรวมข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพในการสมัครเงินกู้ แต่ก็อาจ สร้างความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยเฉพาะความเป็นส่วนตัว ความลับและความเอนเอียงของอัลกอริทึม AI

เพื่อลดและแก้ไขความเสี่ยงดังกล่าว แอปพลิเคชัน no-code/low-code ต้องรวมการทดสอบอย่างครอบคลุมเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถทำงานได้ตามวัตถุประสงค์ในการออกแบบเดิม ลบความเอนเอียงที่อาจเกิดขึ้นในเซตข้อมูลการฝึกอบรมที่อาจรวมถึงความเอนเอียงในการสุ่มตัวอย่าง ความเอนเอียงในการระบุฉลาก และมีความปลอดภัยจาก การโจมตี AI ที่อาจส่งผลกระทบต่อผลลัพธ์ของอัลกอริทึม AI

พัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการกำกับดูแลและการกำกับดูแล AI การกำกับดูแล AI ไม่ใช่เรื่องที่ดี แต่เป็นสิ่งจำเป็น ตามติดตามนโยบาย AI ของ OECD มีมากกว่า 700 โครงการกำกับดูแล AI ที่กำลังพัฒนาในมากกว่า 60 ประเทศ

ความกังวลขององค์กรเกี่ยวกับการสันนิษฐานว่ากฎระเบียบ AI จะกำหนด ภาระผูกพันในการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด มากขึ้นในตนเอง โดยมีกลไกบังคับใช้ที่เข้มงวด รวมถึงการลงโทษสำหรับการไม่ปฏิบัติตาม แต่กฎระเบียบ AI เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ยุโรปและอเมริกาเหนือกำลังดำเนินมาตรการเชิงรุกที่จะกำหนดให้ CIO ต้องร่วมมือกับฝ่ายเทคโนโลยีและธุรกิจเพื่อกำหนดนโยบายที่มีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น คณะกรรมาธิการยุโรปได้เสนอ พระราชบัญญัติ AI เพื่อเสนอภาระผูกพันตามความเสี่ยงต่อผู้ให้บริการ AI เพื่อปกป้องสิทธิผู้บริโภค ในขณะเดียวกันก็ส่งเสริมนวัตกรรมและโอกาสทางเศรษฐกิจที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี AI

นอกจากนี้ ในเดือนมิถุนายน 2022 รัฐบาลกลางแคนาดาได้เผยแพร่ พระราชบัญญัติการนำบัญญัติอิเล็กทรอนิกส์มาใช้ ซึ่งป้องกันผลกระทบด้านลบของระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง สหรัฐอเมริกากำลังดำเนินการติดตามการกำกับดูแล AI โดยเฉพาะในภาคส่วนต่างๆ คณะกรรมาธิการการค้าแห่งสหพันธรัฐ (FTC) สำนักงานคุ้มครองผู้บริโภคทางการเงิน (CFPB) และ คณะกรรมการกลาง ล้วนใช้กลไกบังคับใช้เพื่อปกป้องผู้บริโภคจากการใช้ AI ที่เพิ่มขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่เลือกปฏิบัติ

การบรรลุ AI ที่น่าเชื่อถือต้องใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การนำ AI ที่น่าเชื่อถือไปใช้ไม่สามารถทำได้โดยไม่มีการใช้ข้อมูลเพื่อกำหนดว่าแอปพลิเคชันของเทคโนโลยี AI อาจมีผลกระทบมากที่สุดก่อนที่จะดำเนินการนำไปใช้

การนำ AI ที่น่าเชื่อถือไปใช้ไม่สามารถทำได้โดยไม่มีการใช้ข้อมูลเพื่อกำหนดว่าแอปพลิเคชันของเทคโนโลยี AI อาจมีผลกระทบมากที่สุดก่อนที่จะดำเนินการนำไปใช้

การนำ AI ที่น่าเชื่อถือไปใช้ไม่สามารถทำได้โดยไม่มีการใช้ข้อมูลเพื่อกำหนดว่าแอปพลิเคชันของเทคโนโลยี AI อาจมีผลกระทบมากที่สุดก่อนที่จะดำเนินการนำไปใช้ สิ่งนี้จะช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับผลกระทบและผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ AI เพื่อลดความเสี่ยงในการสมัครลูกค้าใหม่และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน

สิ่งที่ต้องจดจำคือ ส่วนสำคัญของการทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วย AI คือการนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ AI ที่น่าเชื่อถือไปใช้ การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมไม่ควรพิจารณาเพียงว่าเป็นภาระผูกพันทางกฎหมายและศีลธรรมเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องสำคัญทางธุรกิจด้วย มันสมเหตุสมผลทางธุรกิจที่จะโปร่งใสในการใช้ AI มันสร้างความไว้วางใจและสร้างความภักดีต่อแบรนด์