Когда искусственный интеллект только начал завоевывать широкое признание, он вызвал волну страхов. Хотя многие из этих опасений были преувеличены, нам все же необходимо сохранять осторожность в отношении любых новых технологических инноваций. Учитывая потенциал ИИ стимулировать изменения в огромных масштабах, применение этических принципов к ИИ не просто важно, но и срочно необходимо.
Каждая компания должна уделять первостепенное внимание ответственному ИИ — не только как этической обязанности, но и как практическому, стратегическому выбору. Регуляторы вмешались, представив новые законы и нормативно-правовые базы, которые могут привести к потенциальным штрафам. А ошибки ИИ могут привести к проблемам с PR, что также может повлиять на финансовые результаты.
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 относится к использованию концепций и руководящих принципов для снижения или устранения потенциальных рисков, связанных с искусственным интеллектом. Это широкий подход, который регулирует все: от снижения предвзятости и обучения моделей до развертывания моделей в сценариях использования, которые минимизируют потенциальный риск. Во многом это одновременно и философия, и практический подход, который подчеркивает минимизацию потенциального вреда от ИИ и продвижение прозрачности, справедливости и подотчетности среди тех, кто использует и создает модели ИИ.
Необходимость этичного ИИ применима не только к крупным базовым моделям, таким как ChatGPT от OpenAI или Claude от Anthropic; мы все играем свою роль. Каждому предприятию, использующему ИИ, необходимы собственные правила использования, чтобы не нарушать требования регуляторов и не создавать ненужные риски. Например, Закон ЕС об искусственном интеллекте регулирует, где можно и где нельзя развертывать ИИ, причем к системам высокого риска предъявляются строгие правила. Например, согласно Закону об искусственном интеллекте, вы не можете 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 аналитическую информацию от ведущих экспертов по ИИ о будущем корпоративного ИИ. Загрузите руководство, чтобы узнать о стратегиях, сценариях использования и прогнозах, которые позволят вашему бизнесу опережать конкурентов.
4 принципа ответственного ИИ
Итак, если говорить коротко, ответственный ИИ — это одновременно и философия, и набор практических принципов. Но что входит в ответственное использование ИИ? Вот четыре основных момента, о которых следует помнить:
1. Выберите подход с использованием частного ИИ
Искусственный интеллект напрямую переплетен с данными. Независимо от того, используется ли широкий спектр данных для создания большой языковой модели (LLM) или задействуется ли существующая модель для обработки информации в рамках более широкого корпоративного процесса, ИИ зависит от входящих данных и формирует исходящие данные. Поэтому крайне важно защищать эти данные. Применение подхода частного ИИ, при котором данные остаются защищенными и видны только тем моделям и людям, у которых должен быть доступ, имеет решающее значение для ответственного использования ИИ.
Например, представьте, что вы обучаете ИИ-ассистента на конфиденциальных бизнес-документах или знаниях. Большинство ИИ-ассистентов ответят практически на любой вопрос, чтобы быть полезными, но некоторые ответы должны оставаться ограниченными. Например, сотруднику финансового отдела может потребоваться доступ к информации о бюджете, но сведения об индивидуальных зарплатах должны оставаться закрытыми. Внедрение строгих пользовательских разрешений на доступ к данным помогает защитить конфиденциальную информацию. Не менее важно обеспечение надежных мер безопасности и соответствия требованиям для систем ИИ для поддержания целостности и конфиденциальности данных. Например, корпоративные поставщики ИИ, прошедшие сертификацию FedRAMP, предприняли серьезные шаги для обеспечения соответствия требованиям и надежной безопасности.
2. Предпримите шаги по минимизации предвзятости
Опасения по поводу предвзятости ИИ стали причиной принятия множества новых нормативных актов в сфере ИИ. Предвзятость ИИ означает закрепление системного неравенства при принятии решений с использованием ИИ. Предвзятость может исходить из нескольких источников, таких как данные, используемые для обучения модели, допущения, 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 надежные данные, очищенные от любых потенциальных признаков, которые могут привести к системной предвзятости. Например, перед обучением модели обязательно удалите любые потенциальные идентификаторы, такие как защищенные категории (раса, пол или возраст). Также убедитесь, что любые обучаемые вами модели используют разнообразные и репрезентативные наборы данных.
Во-вторых, периодически проверяйте свой набор данных и результаты принятия решений, чтобы предвзятость не проникла в ваши данные. Если вы создаете модель самостоятельно, вам потребуется регулярно оценивать данные, чтобы понять, нужно ли пересчитывать 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 облегчит сохранение алгоритмов для этичных и справедливых практик ИИ.
3. Выбирайте сценарии использования стратегически
Быть ответственным в отношении ИИ означает не только уменьшение таких элементов, как предвзятость, но и стратегический подход к выбору мест развертывания ИИ на предприятии. Фактически, это было движущей силой Закона ЕС об искусственном интеллекте, поскольку определенные сценарии использования запрещены, в то время как другие жестко регулируются. Например, найм кандидатов считается «высоким риском», а это значит, что он подлежит строгим правилам и практикам, включая прозрачность, надзор со стороны человека и использование системы управления рисками.
Ключевой момент здесь заключается в том, чтобы развертывать ИИ только в тех областях, где он может принести продуктивную пользу без риска нанесения вреда пользователям. Например, использование ИИ для принятия решений по заявкам на жилищные кредиты может потенциально привести к тому, что людям будут необоснованно отказывать в ипотеке. Но это не значит, что для ИИ нет места в ограниченных обстоятельствах — например, для приема документов по ипотечным кредитам и извлечения ключевых данных для ввода в базу данных или фабрику данных, чтобы сэкономить время на обработку информации для последующей проверки людьми. Вы также можете использовать модели ИИ для удаления личной информации из определенных документов, что поможет продемонстрировать приверженность принципу отсутствия предвзятости.
Короче говоря, придерживайтесь четкой стратегии в отношении того, где вы используете ИИ. Выбор правильных сценариев использования имеет колоссальное значение для обеспечения его ответственного применения.
4. Уделяйте первостепенное значение прозрачности
Часто то, как ИИ принимает решения, может быть непрозрачным. Хотя это не является серьезной проблемой для потребительских моделей ИИ или тех, которые используются в личных целях, когда речь идет о бизнес-приложениях, прозрачность принимаемых моделью решений 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 логику, лежащую в основе их выбора.
Например, рассмотрим ситуацию, когда компания по автострахованию внедряет разговорный ИИ для обслуживания клиентов, который позволяет сотрудникам задавать вопросы по корпоративным знаниям, таким как внутренние правила или нормативные требования по соблюдению законов в конкретных штатах. Хотя ИИ может давать ответы, он также должен предоставлять прямую ссылку на источник ответа. Это помогает сотрудникам подтверждать точность, предотвращать предвзятость и «галлюцинации ИИ» и, в конечном счете, укреплять доверие к процессам ИИ.
Ответственный ИИ — это хороший бизнес
Учитывая все потенциальные риски, связанные с ИИ, крайне важно предпринять ответные меры для защиты данных и предотвращения принятия неверных решений на основе искусственного интеллекта. Хотя подобное ответное использование ИИ делает мир лучше, справедливее и безопаснее, его также практично внедрять для бизнеса. Ответственный подход к ИИ вызывает доверие у вашей клиентской базы, сохраняет и улучшает репутацию вашей организации, а также помогает избежать штрафов за несоответствие нормативным требованиям. Поэтому обязательно помните о четырех элементах, которые мы сегодня обсудили, — они просто полезны для бизнеса.
