Когда ИИ только начал получать широкое распространение, это вызвало волну опасений. Хотя большая часть этих страхов была преувеличена, нам все равно следует сохранять осторожность в отношении любых новых технологических инноваций. Учитывая потенциал ИИ в плане масштабных изменений, применение этических принципов к ИИ является не просто важным, а неотложным делом.
Каждая компания должна сделать ответственный ИИ своим приоритетом — не только как этическую обязанность, но и как практический, стратегический выбор. Регуляторы уже вмешались, представив новые законы и нормативные базы, нарушение которых может привести к потенциальным штрафам. Кроме того, ошибки ИИ могут вызвать проблемы с репутацией, что также способно негативно отразиться на финансовых результатах.
Это подводит нас к вопросу: что такое ответственный ИИ? Как убедиться, что вы предпринимаете правильные шаги для защиты своих данных, интеллектуальной собственности и клиентов?
Что такое ответственный ИИ?
Ответственный ИИ — это использование нормативных баз и руководящих принципов для снижения или устранения потенциальных рисков, связанных с искусственным интеллектом. Это широкий подход, который регулирует все: от уменьшения предвзятости и обучения моделей до внедрения моделей в сценарии использования, минимизирующие потенциальный риск. Во многом это одновременно и философия, и практический подход, направленный на минимизацию потенциального вреда от ИИ и продвижение прозрачности, справедливости и подотчетности среди тех, кто использует и создает модели ИИ.
Потребность в этичном ИИ касается не только крупных базовых моделей, таких как ChatGPT от OpenAI или Claude от Anthropic; каждый из нас играет свою роль. Каждому предприятию, использующему ИИ, нужны собственные политики использования, чтобы не нарушать требования регуляторов и не создавать ненужных рисков. Например, Закон ЕС об ИИ регулирует, где можно внедрять ИИ, а где нельзя, при этом к системам с высоким уровнем риска предъявляются строгие требования. Например, согласно Закону об ИИ, нельзя использовать ИИ для принятия решений о найме, так как это может привести к непреднамеренной предвзятости или дискриминации.
8 экспертов по ИИ о будущем корпоративного ИИ
Получите ценную информацию от ведущих экспертов о будущем корпоративного ИИ. Загрузите руководство, чтобы узнать о стратегиях, сценариях использования и прогнозах, которые помогут вашему бизнесу оставаться впереди.
4 принципа ответственного ИИ
Итак, если кратко, ответственный ИИ — это одновременно философия и набор практических принципов. Но что входит в ответственное использование ИИ? Вот четыре основных момента, которые следует учитывать:
1. Выберите подход с использованием частного ИИ
Искусственный интеллект напрямую связан с данными. Независимо от того, используете ли вы широкий спектр данных для создания LLM-модели или применяете существующую модель для обработки информации в рамках более широкого корпоративного процесса, ИИ зависит от входных данных и формирует выходные данные. Поэтому критически важно защищать эти данные. Использование подхода частного ИИ, при котором данные остаются защищенными и доступны только тем моделям и людям, у которых есть соответствующие права доступа, имеет решающее значение для ответственного использования ИИ.
Например, представьте, что вы обучаете ИИ-помощника на конфиденциальных бизнес-документах или знаниях. Большинство ИИ-помощников ответят почти на любой вопрос, чтобы быть полезными, но некоторые ответы должны оставаться ограниченными. Например, сотруднику финансового отдела может потребоваться доступ к бюджетной информации, но сведения об индивидуальных зарплатах должны оставаться закрытыми. Внедрение строгих прав доступа пользователей к данным помогает защитить конфиденциальную информацию. Не менее важно обеспечить надежные методы безопасности и соблюдения нормативных требований для систем ИИ, чтобы поддерживать целостность и конфиденциальность данных. Например, корпоративные поставщики ИИ, прошедшие сертификацию FedRAMP, предприняли серьезные шаги для обеспечения соответствия требованиям и высокого уровня безопасности.
2. Примите меры по минимизации предвзятости
Опасения по поводу предвзятости ИИ стали причиной принятия множества новых нормативных актов в сфере ИИ. Предвзятость ИИ относится к закреплению системного неравенства в процессе принятия решений с помощью ИИ. Предвзятость может возникать из нескольких источников, таких как данные, используемые для обучения модели, предположения, заложенные в алгоритмы, или способ интерпретации информации.
Снижение потенциальной предвзятости требует нескольких шагов. Во-первых, при обучении любой модели внутри компании убедитесь, что у вас есть качественные данные, очищенные от любых потенциальных признаков, которые могут привести к системной предвзятости. Например, перед обучением модели убедитесь, что удалены любые потенциальные идентификаторы, такие как защищенные категории: раса, пол или возраст. Также убедитесь, что любые модели, которые вы обучаете, используют разнообразные и репрезентативные наборы данных.
Во-вторых, периодически проводите аудит вашего набора данных и результатов решений, чтобы убедиться, что предвзятость не проникает в ваши данные. Если вы создаете модель самостоятельно, вам нужно будет регулярно оценивать данные, чтобы понять, нужно ли перевзвешивать или удалять какие-либо факторы, а также постоянно контролировать модель на предмет справедливости. Внедряя такие аудиты, вы сможете выявлять и устранять предвзятость на ранних этапах, что упростит сохранение алгоритмов для этичных и справедливых практик ИИ.
3. Стратегически выбирайте сценарии использования
Быть ответственным в отношении ИИ означает не только уменьшение таких элементов, как предвзятость, но и стратегический подход к тому, где именно вы внедряете ИИ в рамках предприятия. Фактически, это стало движущей силой Закона ЕС об ИИ, поскольку некоторые сценарии использования запрещены, а другие строго регулируются. Например, наем кандидатов считается «высоким риском», что означает, что он подлежит строгим правилам и практикам, включая прозрачность, человеческий контроль и использование системы управления рисками.
Ключевой момент здесь — убедиться, что вы внедряете ИИ только в тех областях, где он может принести продуктивную пользу, не подвергая риску пользователей. Например, использование ИИ для принятия решений по заявкам на ипотечные кредиты может привести к тому, что людям будут необоснованно отказывать в ипотеке. Но это не означает, что для ИИ нет места в ограниченных обстоятельствах — например, для считывания документов по ипотечным кредитам и извлечения ключевых данных для ввода в базу данных или структуру данных, чтобы сэкономить время на обработку информации для последующей проверки людьми. Вы также можете использовать модели ИИ для удаления персональных данных из определенных документов, что поможет продемонстрировать приверженность принципам отсутствия предвзятости.
Короче говоря, придерживайтесь четкой стратегии в отношении того, где вы используете ИИ. Выбор правильных сценариев использования сыграет огромную роль в обеспечении ответственного подхода.
4. Отдавайте приоритет прозрачности
Часто то, как ИИ принимает решения, может быть неясным. Хотя это не является серьезной проблемой для потребительских моделей ИИ или тех, что используются в личных целях, когда речь идет о бизнес-задачах, прозрачность решений модели имеет первостепенное значение. Прозрачность позволяет администраторам и даже конечным пользователям задавать вопросы и понимать, как ИИ пришел к тому или иному решению. Процессы должны быть понятными и доступными, а также объяснять используемые данные и обоснование выбора.
Например, рассмотрим ситуацию, когда автомобильная страховая компания внедряет разговорный ИИ для обслуживания клиентов, который позволяет сотрудникам задавать вопросы по корпоративной базе знаний, например, о внутренних политиках или нормативных требованиях в конкретных штатах. Хотя ИИ может дать ответы, он также должен предоставлять прямую ссылку на источник ответа. Это помогает сотрудникам подтвердить точность, предотвратить предвзятость и «галлюцинации ИИ» и, в конечном итоге, укрепить доверие к процессам ИИ.
Ответственный ИИ — это хороший бизнес
Учитывая все потенциальные риски, связанные с ИИ, крайне важно принимать ответственные меры для защиты данных и избегать принятия решений на основе неверных выводов, сделанных ИИ. Хотя такое ответственное использование ИИ делает мир лучше, справедливее и безопаснее, оно также является практичным подходом для бизнеса. Ответственное отношение к ИИ укрепляет доверие со стороны вашей клиентской базы, сохраняет и улучшает репутацию вашей организации, а также помогает избежать штрафов за несоблюдение нормативных требований. Поэтому обязательно помните о четырех элементах, которые мы сегодня обсудили — это просто хороший подход к ведению бизнеса.
