2022 yılında, şirketlerin ortalama 3.8 AI modeli üretimde bulunuyordu. Bugün, yedi şirketin onda biri üretken AI ile deney yapmaktadır, bu da AI modellerinin üretim sayısının önümüzdeki yıllarda hızla artacağı anlamına geliyor. Sonuç olarak, endüstri вокруг sorumlu AI tartışmaları daha büyük bir aciliyet kazanmıştır.

İyi haber, daha fazla organizasyonun zaten AI etiğini savunuyor olmasıdır. Ancak, yalnızca %20’si AI modeli geliştirme ve riskleri proaktif olarak tanımlama ve hafifletme için çerçeveler, yönetim ve koruyucu önlemler ile kapsamlı programlar uygulamıştır. AI geliştirmenin hızlı temposu göz önüne alındığında, liderlerin artık çerçeveler ve olgun süreçleri uygulamaya geçirmeleri gerekmektedir. Dünya çapındaki düzenlemeler geliyor ve zaten her iki organizasyondan biri sorumlu AI başarısızlığı yaşamıştır.

Sorumlu AI’yi Uygulamadaki Zorluklar

Sorumlu AI, 20 farklı işlevi kapsayabilir, bu da süreç ve karar alma karmaşıklığını artırır. Sorumlu AI ekipleri, liderlik; iş sahipleri; veri, AI ve BT ekipleri ve ortaklar ile birlikte çalışmalıdır:

• Adil ve önyargıdan uzak AI çözümleri oluşturun: Ekipler ve ortaklar, keşifçi veri analizi gibi teknikleri kullanarak, potansiyel önyargıları tanımlamak ve hafifletmek için farklı teknikler kullanabilirler, böylece modeller baştan adil olarak oluşturulur. Ekipler ve ortaklar ayrıca, ön işleme, algoritma tasarımı ve sonrası işlemlerde kullanılan verilerin temsil edici ve dengeli olduğunu đảmilmek için verilerini gözden geçirebilirler. Ayrıca, grup ve bireysel adillik tekniklerini kullanarak, algoritmaların farklı grupları ve bireyleri adil bir şekilde tedavi ettiğini đảmilmek için karşılaştırma açıklık yaklaşımını kullanabilirler.
• AI şeffaflığını ve açıklanabilirliğini teşvik edin: AI şeffaflığı, AI modellerinin nasıl çalıştığını ve kararlar aldığını anlamayı kolaylaştırır. Açıklanabilirlik, bu kararların başkalarına teknik olmayan terimlerle kolayca iletilmesini sağlar. Ortak terminoloji kullanmak, paydaşlarla düzenli tartışmalar yapmak ve AI farkındalığı ve sürekli öğrenme kültürü oluşturmak bu hedeflere ulaşılmasına yardımcı olabilir.
• Veri gizliliği ve güvenliğini sağlayın: AI modelleri, büyük miktarda veri kullanır. Şirketler, modelleri beslemek için birinci ve üçüncü taraf verilerini kullanmaktadır. Ayrıca, sentetik veri oluşturma gibi gizlilik koruyucu öğrenme tekniklerini kullanmaktadır. Liderler ve ekipler, gizli ve hassas verilerin yeni şekillerde kullanıldıkça korunmaya devam ettiğinden emin olmak için veri gizliliği ve güvenliği önlemlerini gözden geçirmek ve geliştirmek isteyecektir. Örneğin, sentetik veriler müşterilerin ana özelliklerini taklit etmelidir, ancak bireylere geri izlenemez olmalıdır.
• Yönetişim uygulayın: Yönetim, kurumsal AI olgunluğuna bağlı olarak değişecektir. Ancak, şirketler AI ilkelerini ve politikalarını baştan itibaren belirlemelidir. AI modeli kullanımını artırdıkça, AI görevlileri atayabilir, çerçeveler uygulayabilir, hesap verebilirlik ve raporlama mekanizmaları oluşturabilir ve geri bildirim döngüleri ve sürekli iyileştirme programları geliştirebilirler.

Sorumlu AI Programının Kritik Etkinleştiricileri

Sorumlu AI lideri olan şirketleri diğerlerinden ayıran nedir? Onlar:

• AI için bir vizyon ve hedefler oluşturun: Liderler, AI için vizyon ve hedeflerini ve şirket, müşteriler ve toplum için nasıl fayda sağlayacağını iletişim kurar.
• Beckleri ayarlayın: Üst düzey liderler, ekiplerin sorumlu AI çözümleri oluşturmak için doğru beklentileri ayarlamalıdır, böylece çözümler tamamlanmadan önce değil, baştan itibaren oluşturulur.
• Çerçeve ve süreçleri uygulayın: Ortaklar, şeffaf süreçler ve koruyucu önlemler ile sorumlu AI çerçeveleri sağlar. Örneğin, veri gizliliği, adillik ve önyargı kontrolleri, ilk veri hazırlığı, model geliştirme ve sürekli izleme sırasında oluşturulmalıdır.
• Alan, endüstri ve AI becerilerine erişim: Ekipler, AI çözümlerinin inovasyonunu hızlandırarak iş rekabet gücünü artırmak istemektedir. Ortaklara, veri ve AI stratejisi belirleme ve yürütme, müşteri analitiği, pazarlama teknolojisi, tedarik zinciri ve diğer yetenekler gibi ilgili alan ve endüstri becerilerine erişim için başvurabilirler. Ortaklar ayrıca, sorumlu AI çerçeveleri ve süreçleri kullanarak büyük dil modeli (LLM) mühendisliği, geliştirme, operasyon ve platform mühendisliği yetenekleri gibi tam spektrum AI becerileri sağlayabilir.
• Hızlandırıcılarına erişim: Ortaklar, AI ekosistemine erişim sağlar, bu da sorumlu geleneksel ve üretken AI pilot projelerinin geliştirme süresini %50’ye kadar azaltabilir. Şirketler, pazar rekabet gücünü artıran dikey çözümler kazanır.
• Takım benimsemesini ve hesap verebilirliğini sağlayın: Şirket ve ortak ekipler, yeni politikalar ve süreçler hakkında eğitilir. Ayrıca, şirketler, ekiplerin ana politikalarla uyumlu olduğundan emin olmak için denetimler yapar.
• Sonuçları nicelendirme için doğru metriklere erişim: Liderler ve ekipler, sorumlu AI’nin iş değerini göstermek için referanslar ve diğer metriklere dayanarak, paydaş katılımını yüksek tutmak için kullanılır.
• AI sistemlerini izleyin: Ortaklar, model izleme hizmetleri sağlar, sorunları proaktif olarak çözer ve güvenilir sonuçlar sunar.

Şimdi Sorumlu AI için Planlayın

Şirketiniz AI inovasyonunu hızlandırıyorsa, muhtemelen sorumlu AI programına ihtiyacınız vardır. Riskleri azaltmak, programları ve süreçleri olgunlaştırmak ve paydaşlara hesap verebilirlik göstermek için proaktif olarak hareket edin.

Ortak, sorumlu AI ile iş değerini açığa çıkarmak için gereken beceri setlerini, çerçeveleri, araçları ve ortaklıkları sağlayabilir. Önyargıdan uzak ve adil modelleri dağıtın, kontrolleri uygulayın ve şirket gereksinimlerine uyumu artırırken gelecekteki düzenlemelere hazırlanın.