У 2022 році компанії мали в середньому 3.8 моделей штучного інтелекту у виробництві. Сьогодні сім із десяти компаній проводять експерименти з генерацією штучного інтелекту, що означає, що кількість моделей штучного інтелекту у виробництві стрімко зростатиме в наступні роки. В результаті обговорення питань відповідальної штучної інтелектуальної діяльності в галузі набули більшої актуальності.

Хороша новина полягає в тому, що понад половина організацій вже відстоюють етику штучного інтелекту. Однак тільки близько 20% реалізували комплексні програми з рамками, управлінням та механізмами контролю для нагляду за розробкою моделей штучного інтелекту та проактивним виявленням та мінімізацією ризиків. Враховуючи швидкий темп розвитку штучного інтелекту, лідери повинні рухатися вперед, щоб реалізувати рамки та зрілі процеси. Регуляторні акти по всьому світу вже приймаються, і вже одна із двох організацій мала невдачу у сфері відповідальної штучної інтелектуальної діяльності.

Виклики реалізації відповідальної штучної інтелектуальної діяльності

Відповідальна штучна інтелектуальна діяльність охоплює до 20 різних бізнес-функцій, що збільшує складність процесів та прийняття рішень. Команди відповідальної штучної інтелектуальної діяльності повинні працювати з ключовими зацікавленими сторонами, включаючи керівництво; власників бізнесу; команди даних, штучного інтелекту та інформаційних технологій; та партнерів, щоб:

• Створити рішення штучного інтелекту, які є справедливими та вільними від упередженості: Команди та партнери можуть використовувати різні техніки, такі як дослідницький аналіз даних, для виявлення та мінімізації потенційних упереджень до розробки рішень – таким чином, моделі будуються з урахуванням справедливості з самого початку. Команди та партнери також можуть переглянути дані, використані під час попередньої обробки, проектування алгоритмів та після обробки, щоб забезпечити їх представницькість та баланс. Крім того, вони можуть використовувати техніки справедливості групи та індивідуальної справедливості, щоб забезпечити, що алгоритми справедливо ставляться до різних груп та осіб. І підходи до контрфактичної справедливості моделюють результати, якщо певні фактори змінюються, що допомагає виявити та вирішити проблеми упередженості.
• Заохотити прозорість та пояснюваність штучного інтелекту: Прозорість штучного інтелекту означає, що легко зрозуміти, як працюють моделі штучного інтелекту та приймають рішення. Пояснюваність означає, що ці рішення можна легко спілкувати іншим у не-технічних термінах. Використання загальних термінів, проведення регулярних обговорень з зацікавленими сторонами та створення культури осведомленості та безперервного навчання штучного інтелекту можуть допомогти досягти цих цілей.
• Забезпечити конфіденційність та безпеку даних: Моделі штучного інтелекту використовують величезну кількість даних. Компанії використовують першу та третю сторону даних для живлення моделей. Вони також використовують техніки навчання, що зберігають конфіденційність, такі як створення синтетичних даних для подолання проблем розрідженості. Лідери та команди будуть хотіти переглянути та вдосконалити заходи безпеки та конфіденційності даних, щоб забезпечити, що конфіденційні та чутливі дані все ще захищені під час їх використання новими способами. Наприклад, синтетичні дані повинні імітувати ключові характеристики клієнтів, але не бути відстежуваними до окремих осіб.
• Реалізувати управління: Управління буде варіюватися залежно від зрілості штучного інтелекту компанії. Однак компанії повинні встановити принципи та політики штучного інтелекту з самого початку. По мірі зростання використання моделей штучного інтелекту вони можуть призначити офіцерів штучного інтелекту; реалізувати рамки; створити механізми підзвітності та звітності; та розробити програми зворотного зв’язку та безперервного вдосконалення.

Критичні фактори реалізації програми відповідальної штучної інтелектуальної діяльності

Що відрізняє компанії, які є лідерами у сфері відповідальної штучної інтелектуальної діяльності, від інших? Вони:

• Створюють бачення та цілі для штучного інтелекту: Лідери спілкуються своє бачення та цілі для штучного інтелекту та того, як він приносить користь компанії, клієнтам та суспільству.
• Встановлюють очікування: Старші лідери встановлюють правильні очікування з командами для створення рішень відповідальної штучної інтелектуальної діяльності з самого початку, а не спробуємо пристосувати рішення після їх завершення.
• Реалізують рамки та процеси: Партнери надають рамки відповідальної штучної інтелектуальної діяльності з прозорими процесами та механізмами контролю. Наприклад, перевірки конфіденційності даних, справедливості та упередженості повинні бути закладені в початкову підготовку даних, розробку моделей та постійний моніторинг.
• Отримують доступ до галузевих, галузевих та навичок штучного інтелекту: Команди хочуть прискорити інновації рішень штучного інтелекту, щоб збільшити конкурентоспроможність бізнесу. Вони можуть звернутися до партнерів за відповідними галузевими та галузевими навичками, такими як розробка та виконання стратегії даних та штучного інтелекту, поєднані з клієнтською аналітикою, технологією маркетингу, ланцюгами постачання та іншими можливостями. Партнери також можуть надати повний спектр навичок штучного інтелекту, включаючи інженерію великих мовних моделей (LLM), розробку, експлуатацію та інженерію платформи, використовуючи рамки та процеси відповідальної штучної інтелектуальної діяльності для проектування, розробки, впровадження та виробничої реалізації рішень.
• Отримують доступ до прискорювачів: Партнери пропонують доступ до екосистеми штучного інтелекту, що скорочує час розробки традиційних та генераційних проектів штучного інтелекту на 50%. Підприємства отримують вертикальні рішення, які збільшують їхню ринкову конкурентоспроможність.
• Забезпечують прийняття командами та підзвітність: Команди підприємств та партнерів проходять навчання за новими політиками та процесами. Крім того, підприємства проводять аудит команд для забезпечення дотримання ключових політик.
• Використовують правильні метрики для кількісної оцінки результатів: Лідери та команди використовують бенчмарки та інші метрики для демонстрації того, як відповідальна штучна інтелектуальна діяльність приносить бізнес-користь, щоб підтримувати високий рівень залучення зацікавлених сторін.
• Моніторять системи штучного інтелекту: Партнери надають послуги моніторингу моделей, які вирішують проблеми проактивно та забезпечують надійні результати.

План відповідальної штучної інтелектуальної діяльності вже зараз

Якщо ваша компанія прискорює інновації штучного інтелекту, вам, ймовірно, потрібна програма відповідальної штучної інтелектуальної діяльності. Перейдіть до дії, щоб зменшити ризики, дозріти програми та процеси та продемонструвати підзвітність зацікавленим сторонам.

Партнер може надати вам необхідні навички, рамки, інструменти та партнерства, щоб розблокувати бізнес-користь відповідальної штучної інтелектуальної діяльності. Розгорніть моделі, які є справедливими та вільними від упередженості, впровадьте контролю, збільшіть дотримання вимог компанії та підготуйтеся до майбутніх регуляторних вимог.