Kiểm toán AI: Đảm bảo hiệu suất và độ chính xác trong các mô hình sáng tạo

Trong những năm gần đây, thế giới đã chứng kiến ​​sự gia tăng chưa từng thấy của Artificial Intelligence (AI), đã biến đổi nhiều lĩnh vực và định hình lại cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trong số những tiến bộ mang tính biến đổi nhất là các mô hình tổng quát, hệ thống AI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc, v.v. với tính sáng tạo và độ chính xác đáng ngạc nhiên. Những mô hình này, chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI và BERT của Google, không chỉ là những công nghệ ấn tượng; chúng thúc đẩy sự đổi mới và định hình tương lai về cách con người và máy móc làm việc cùng nhau.

Tuy nhiên, khi các mô hình tổng quát trở nên nổi bật hơn, mức độ phức tạp và trách nhiệm của việc sử dụng chúng ngày càng tăng lên. Việc tạo ra nội dung giống con người mang lại những thách thức đáng kể về đạo đức, pháp lý và thực tế. Việc đảm bảo các mô hình này vận hành chính xác, công bằng và có trách nhiệm là điều cần thiết. Đây là đâu Kiểm toán AI tham gia, hoạt động như một biện pháp bảo vệ quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình sáng tạo đáp ứng các tiêu chuẩn cao về hiệu suất và đạo đức.

Sự cần thiết của kiểm toán AI

Kiểm toán AI là điều cần thiết để đảm bảo hệ thống AI hoạt động chính xác và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức. Điều này rất quan trọng, đặc biệt là trong các lĩnh vực có tính rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe, tài chính và luật, nơi sai sót có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Ví dụ: các mô hình AI được sử dụng trong chẩn đoán y khoa phải được kiểm tra kỹ lưỡng để tránh chẩn đoán sai và đảm bảo an toàn cho bệnh nhân.

Một khía cạnh quan trọng khác của kiểm toán AI là thiên vị giảm nhẹ. Các mô hình AI có thể duy trì sự thiên vị từ dữ liệu đào tạo của chúng, dẫn đến kết quả không công bằng. Điều này đặc biệt liên quan đến việc tuyển dụng, cho vay và thực thi pháp luật, nơi các quyết định thiên vị có thể làm trầm trọng thêm tình trạng bất bình đẳng xã hội. Kiểm toán kỹ lưỡng giúp xác định và giảm thiểu những thành kiến ​​này, thúc đẩy sự công bằng và bình đẳng.

Những cân nhắc về mặt đạo đức cũng là trọng tâm của việc kiểm toán AI. Hệ thống AI phải tránh tạo ra nội dung có hại hoặc gây hiểu lầm, bảo vệ quyền riêng tư của người dùng và ngăn chặn tác hại ngoài ý muốn. Kiểm toán đảm bảo các tiêu chuẩn này được duy trì, bảo vệ người dùng và xã hội. Bằng cách đưa các nguyên tắc đạo đức vào hoạt động kiểm toán, các tổ chức có thể đảm bảo hệ thống AI của họ phù hợp với các giá trị và chuẩn mực xã hội.

Hơn nữa, việc tuân thủ quy định ngày càng quan trọng khi các luật và quy định mới về AI xuất hiện. Ví dụ, Đạo luật AI của EU đặt ra các yêu cầu nghiêm ngặt để triển khai các hệ thống AI, đặc biệt là các hệ thống có rủi ro cao. Do đó, các tổ chức phải kiểm tra hệ thống AI của mình để tuân thủ các yêu cầu pháp lý này, tránh bị phạt và duy trì danh tiếng của mình. Kiểm toán AI cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để đạt được và chứng minh sự tuân thủ, giúp các tổ chức đón đầu những thay đổi về quy định, giảm thiểu rủi ro pháp lý và thúc đẩy văn hóa giải trình và minh bạch.

Những thách thức trong kiểm toán AI

Việc kiểm tra các mô hình tổng quát gặp một số thách thức do tính phức tạp và tính chất năng động của kết quả đầu ra. Một thách thức đáng kể là khối lượng lớn và độ phức tạp của dữ liệu mà các mô hình này được đào tạo. Ví dụ: GPT-4 đã được đào tạo trên 570GB dữ liệu văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, gây khó khăn cho việc theo dõi và hiểu mọi khía cạnh. Kiểm toán viên cần các công cụ và phương pháp phức tạp để quản lý sự phức tạp này một cách hiệu quả.

Ngoài ra, tính chất năng động của các mô hình AI đặt ra một thách thức khác, vì các mô hình này liên tục học hỏi và phát triển, dẫn đến kết quả đầu ra có thể thay đổi theo thời gian. Điều này đòi hỏi phải có sự giám sát liên tục để đảm bảo kiểm toán nhất quán. Một mô hình có thể thích ứng với dữ liệu đầu vào mới hoặc tương tác của người dùng, điều này đòi hỏi kiểm toán viên phải thận trọng và chủ động.

Khả năng diễn giải của các mô hình này cũng là một trở ngại đáng kể. Nhiều mô hình AI, đặc biệt học kĩ càng mô hình, thường được coi là “hộp đen” do tính phức tạp của chúng, khiến kiểm toán viên khó hiểu được các đầu ra cụ thể được tạo ra như thế nào. Mặc dù các công cụ như SHAP (Giải thích phụ gia SHApley) và LIME (Giải thích về mô hình bất khả tri có thể giải thích cục bộ) đang được phát triển để cải thiện khả năng diễn giải, lĩnh vực này vẫn đang phát triển và đặt ra những thách thức đáng kể cho kiểm toán viên.

Cuối cùng, kiểm toán AI toàn diện đòi hỏi nhiều tài nguyên, đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể, nhân sự có tay nghề cao và thời gian. Điều này có thể đặc biệt khó khăn đối với các tổ chức nhỏ hơn, vì việc kiểm tra các mô hình phức tạp như GPT-4, có hàng tỷ tham số, là rất quan trọng. Việc đảm bảo các cuộc kiểm toán này diễn ra kỹ lưỡng và hiệu quả là rất quan trọng, nhưng nó vẫn là một rào cản đáng kể đối với nhiều người.

Các chiến lược để kiểm tra AI hiệu quả

Để giải quyết những thách thức trong việc đảm bảo hiệu suất và độ chính xác của các mô hình tổng quát, một số chiến lược có thể được sử dụng:

Giám sát và kiểm tra thường xuyên

Việc giám sát và thử nghiệm liên tục các mô hình AI là cần thiết. Điều này liên quan đến việc thường xuyên đánh giá kết quả đầu ra về tính chính xác, phù hợp và tuân thủ đạo đức. Các công cụ tự động có thể hợp lý hóa quy trình này, cho phép kiểm tra theo thời gian thực và can thiệp kịp thời.

Tính minh bạch và giải thích được

Tăng cường tính minh bạch và khả năng giải thích là điều cần thiết. Các kỹ thuật như khung giải thích mô hình và AI có thể giải thích (XAI) giúp kiểm toán viên hiểu được quy trình ra quyết định và xác định các vấn đề tiềm ẩn. Ví dụ, Google “Công cụ What-If” cho phép người dùng khám phá hành vi mô hình một cách tương tác, tạo điều kiện hiểu biết và kiểm tra tốt hơn.

Phát hiện và giảm thiểu sai lệch

Việc triển khai các kỹ thuật phát hiện và giảm thiểu thiên vị mạnh mẽ là vô cùng quan trọng. Điều này bao gồm việc sử dụng các tập dữ liệu đào tạo đa dạng, áp dụng các thuật toán nhận biết tính công bằng và thường xuyên đánh giá các mô hình để phát hiện thiên vị. Các công cụ như AI Fairness 360 của IBM cung cấp các số liệu và thuật toán toàn diện để phát hiện và giảm thiểu thiên vị.

Con người trong vòng lặp

Việc kết hợp sự giám sát của con người trong quá trình phát triển và kiểm tra AI có thể phát hiện ra các vấn đề mà hệ thống tự động có thể bỏ sót. Điều này liên quan đến việc các chuyên gia con người xem xét và xác nhận kết quả đầu ra của AI. Trong môi trường có tính rủi ro cao, sự giám sát của con người là rất quan trọng để đảm bảo sự tin cậy và độ tin cậy.

Khuôn khổ và Nguyên tắc đạo đức

Việc áp dụng các khuôn khổ đạo đức, chẳng hạn như Nguyên tắc đạo đức AI của Ủy ban Châu Âu, đảm bảo các hệ thống AI tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức. Các tổ chức nên tích hợp các nguyên tắc đạo đức rõ ràng vào quá trình kiểm tra và phát triển AI. Các chứng chỉ AI có đạo đức, giống như các chứng chỉ của IEEE, có thể đóng vai trò là điểm chuẩn.

Ví dụ trong thế giới thực

Một số ví dụ thực tế làm nổi bật tầm quan trọng và hiệu quả của việc kiểm tra AI. Mô hình GPT-3 của OpenAI trải qua quá trình kiểm tra nghiêm ngặt để giải quyết thông tin sai lệch và thiên vị, với sự giám sát liên tục, đánh giá của con người và hướng dẫn sử dụng. Thực tiễn này mở rộng sang GPT-4, nơi OpenAI đã dành hơn sáu tháng để nâng cao tính an toàn và sự đồng bộ sau đào tạo. Các hệ thống giám sát tiên tiến, bao gồm các công cụ kiểm tra thời gian thực và Học tập tăng cường với phản hồi của con người (RLHF), được sử dụng để tinh chỉnh hành vi của mô hình và giảm các kết quả đầu ra có hại.

Google đã phát triển một số công cụ để nâng cao tính minh bạch và khả năng diễn giải của mô hình BERT của mình. Một công cụ quan trọng là Công cụ giải thích học tập (LIT), một nền tảng tương tác, trực quan được thiết kế để giúp các nhà nghiên cứu và người thực hành hiểu, trực quan hóa và gỡ lỗi các mô hình học máy. LIT hỗ trợ dữ liệu văn bản, hình ảnh và dạng bảng, giúp nó linh hoạt cho nhiều loại phân tích khác nhau. Nó bao gồm các tính năng như bản đồ nổi bật, trực quan hóa sự chú ý, tính toán số liệu và tạo phản thực tế để giúp kiểm toán viên hiểu hành vi của mô hình và xác định những thành kiến ​​​​tiềm ẩn.

Các mô hình AI đóng một vai trò quan trọng trong chẩn đoán và khuyến nghị điều trị trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ví dụ, IBM Watson Health đã triển khai các quy trình kiểm tra nghiêm ngặt cho các hệ thống AI của mình để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy, từ đó giảm nguy cơ chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị không chính xác. Watson cho khoa ung thư được kiểm toán liên tục để đảm bảo cung cấp các khuyến nghị điều trị dựa trên bằng chứng được các chuyên gia y tế xác nhận.

Lời kết

Kiểm tra AI là điều cần thiết để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác của các mô hình tổng quát. Nhu cầu về các hoạt động kiểm toán hiệu quả sẽ chỉ tăng lên khi những mô hình này ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các khía cạnh khác nhau của xã hội. Bằng cách giải quyết các thách thức và sử dụng các chiến lược hiệu quả, các tổ chức có thể tận dụng tối đa tiềm năng của các mô hình sáng tạo đồng thời giảm thiểu rủi ro và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức.

Tương lai của kiểm toán AI đầy hứa hẹn với những tiến bộ sẽ nâng cao hơn nữa độ tin cậy và độ tin cậy của hệ thống AI. Thông qua sự đổi mới và hợp tác liên tục, chúng ta có thể xây dựng một tương lai nơi AI phục vụ nhân loại một cách có trách nhiệm và có đạo đức.