Відкриття чорної скриньки щодо пояснюваності штучного інтелекту

Штучний інтелект (ШІ) став невід’ємною частиною майже всіх аспектів нашого повсякденного життя, від персоналізованих рекомендацій до критичних рішень. Це зрозуміло, що ШІ продовжить розвиватися, і разом з цим, загрози, пов’язані з ШІ, також стануть більш складними. Коли компанії впроваджують захист, що використовує ШІ, у відповідь на зростаючу складність, наступним кроком до формування культури безпеки в організації є підвищення пояснюваності ШІ.

Хоча ці системи пропонують вражаючі можливості, вони часто функціонують як “чорні скриньки” — видають результати без ясного розуміння того, як модель прийшла до такого висновку. Проблема ШІ-систем, які видають хибні твердження або здійснюють хибні дії, може спричинити значні проблеми та потенційні порушення роботи компанії. Коли компанії допускають помилки через ШІ, їхні клієнти та споживачі вимагають пояснення та незабаром після цього — рішення.

Але що є причиною? Часто використовуються погані дані для навчання. Наприклад, більшість публічних технологій Генеративного ШІ навчаються на даних, доступних в Інтернеті, які часто є неверифікованими та неточними. Хоча ШІ може генерувати швидкі відповіді, точність цих відповідей залежить від якості даних, на яких він навчається.

Помилки ШІ можуть трапитися в різних випадках, включаючи генерацію скриптів з неправильними командами та хибними рішеннями щодо безпеки, або відсторонення працівника від роботи з бізнес-системами через хибні звинувачення, висунуті ШІ-системою. Все це може спричинити значні порушення роботи компанії. Це лише одна з багатьох причин, чому забезпечення прозорості є ключем до формування довіри до ШІ-систем.

Формування довіри

Ми існуємо в культурі, де ми вкладаємо довіру в різні джерела та інформацію. Але в той же час ми вимагаємо доказів та верифікації все частіше, потребуючи постійної верифікації новин, інформації та заяв. Коли мова йде про ШІ, ми вкладаємо довіру в систему, яка має потенціал бути неточною. Що важливіше, неможливо знати, чи дії ШІ-систем точні, без жодної прозорості щодо підстави, на якій приймаються рішення. Що, якщо ваша кібернетична ШІ-система вимкне машини, але вона допустила помилку при інтерпретації ознак? Без розуміння того, які дані привели систему до такого рішення, немає можливості знати, чи воно прийняло правильне рішення.

Хоча порушення роботи компанії є розчаровуючими, однією з найбільш значимих проблем при використанні ШІ є захист даних. ШІ-системи, як ChatGPT, є моделями машинного навчання, які отримують відповіді з даних. Тому, якщо користувачі або розробники випадково надають конфіденційну інформацію, модель машинного навчання може використовувати ці дані для генерації відповідей іншим користувачам, які викривають конфіденційну інформацію. Ці помилки можуть суттєво порушити ефективність, прибутковість та, найважливіше, довіру клієнтів компанії. ШІ-системи призначені для підвищення ефективності та полегшення процесів, але якщо постійна верифікація необхідна через те, що виходи не можуть бути довірені, організації не тільки марнують час, але й відкривають двері потенційним уразливостям.

Навчання команд відповідальному використанню ШІ

Для захисту організацій від потенційних ризиків використання ШІ, фахівці з інформаційних технологій мають важливу відповідальність за адекватне навчання своїх колег, щоб забезпечити відповідальне використання ШІ. Це допомагає保持увати організації в безпеці від кібератак, які загрожують їхній життєздатності та прибутковості.

Однак, перед навчанням команд, лідери з інформаційних технологій повинні внутрішньо узгодити, які ШІ-системи будуть підходити для їхньої організації. Поспішне впровадження ШІ лише призведе до проблем у майбутньому, тому краще почати з малого, зосередившись на потребах організації. Забезпечте, щоб стандарти та системи, які ви виберете, відповідали поточному технологічному стеку та цілям компанії, і що ШІ-системи відповідають тим же стандартам безпеки, що й інші постачальники.

Як тільки система буде обрана, фахівці з інформаційних технологій можуть почати знайомити свої команди з цими системами, щоб забезпечити успіх. Почніть з використання ШІ для малих завдань та побачите, де він працює добре, а де ні, і вивчіть, які потенційні небезпеки чи верифікації потрібно застосувати. Потім введіть використання ШІ для посилення роботи, забезпечуючи швидше самозахист, включаючи прості питання типу “як зробити”. Відтоді можна буде навчити, як встановити верифікації. Це цінно, оскільки ми починаємо бачити, як більше робочих місць стають пов’язаними з встановленням меж та верифікацій, і вже бачимо це в роботах, таких як використання ШІ для допомоги у написанні програмного забезпечення.

Крім цих дієвих кроків для навчання членів команди, ініціювання та заохочення обговорень також є важливим. Заохочуйте відкриті, даних-драйвені діалоги про те, як ШІ задовольняє потреби користувачів — чи розв’язує він проблеми точно та швидше, чи підвищує продуктивність для компанії та кінцевого користувача, чи зростає показник клієнтської лояльності через ці інструменти ШІ? Будьте чіткими щодо повернення інвестицій (ROI) та тримайте це на передньому плані. Чітка комунікація дозволить підвищити усвідомлення відповідального використання та зростання, і коли члени команди краще зрозуміють, як працюють ШІ-системи, вони будуть більш схильні використовувати їх відповідально.

Як досягти прозорості в ШІ

Хоча навчання команд і підвищення усвідомлення важливі, для досягнення прозорості в ШІ вкрай важливо, щоб було більше контексту щодо даних, які використовуються для навчання моделей, забезпечуючи, що використовуються лише якість дані. Імовірно, колись буде можливість побачити, як система приймає рішення, щоб ми могли повністю довіряти їй. Але поки що нам потрібні системи, які можуть працювати з верифікаціями та обмеженнями та доводити, що вони відповідають їм.

Хоча повна прозорість неминуче потрібний час для досягнення, швидкий розвиток ШІ та його використання робить це необхідним працювати швидко. Коли моделі ШІ продовжують зростати в складності, вони мають потенціал суттєво вплинути на людство, але наслідки їхніх помилок також зростають. Як результат, розуміння того, як ці системи приймають рішення, вкрай цінне та необхідне для того, щоб залишатися ефективними та довіреними. Зосереджуючись на прозорих ШІ-системах, ми можемо забезпечити, що технологія є такою корисною, як і передбачалося, залишаючись ненав’язливою, етичною, ефективною та точною.