Kunstig intelligens (KI) forandrer fundamentalt måten vi lever og utfører våre daglige rutiner på.
Det finnes knapt noen bransje eller sektor som ikke er påvirket av KI-algoritmer. Innenfor helsevesenet, bank, detaljhandel, finans, sikkerhet, transport, utdanning og underholdning ser vi KI i bruk overalt.
Statistikk indikerer at det globale KI-markedet, verdt 136,6 milliarder dollar, forventes å vokse til hele 1,81 billioner dollar innen 2030.
Med en så massiv adopsjon av KI i globale organisasjoner, hvordan sikrer vi at algoritmene er rettferdige og overholder juridiske retningslinjer?
Det er her KI-styring blir avgjørende.
I denne artikkelen vil vi utforske KI-styring i dybden. Vi vil se på dens betydning, prinsipper, fordeler, viktighet og mer. La oss begynne.
Hva er KI-styring?
KI-styring er prosessen med å definere et sett med forskrifter og retningslinjer som skal sikre at KI- og maskinlæringsalgoritmer (ML) utvikles med sikte på rettferdig bruk av KI for alle.
KI-styring adresserer flere viktige spørsmål knyttet til etisk bruk av KI, inkludert åpenhet, partiskhet, personvern, ansvarlighet og sikkerhet. Den håndterer altså alle problemer som kan oppstå ved misbruk av KI eller ved brudd på regler.
Hovedfokuset for KI-styring er rettferdighet, autonomi og datakvalitet. Effektiv KI-styring krever samarbeid mellom interessenter som offentlige etater, akademiske institusjoner, bransjeorganisasjoner og grupper i sivilsamfunnet.
Målet er å håndtere tilgang til og kontroll over personopplysninger, samt å sørge for at KI brukes etisk på en måte som maksimerer fortjeneste og potensielle fordeler, samtidig som man minimerer skader, ulovligheter og urettferdighet.
Et rammeverk for KI-styring kan inkludere:
- Utvikling av etiske retningslinjer for utviklere.
- Etablering av mekanismer for å evaluere den sosiale og økonomiske effekten av KI.
- Utforming av reguleringsrammer for å sikre sikker og pålitelig bruk av KI.
Når KI-styring gjennomføres på riktig måte, fremmer den organisasjoners evne til å operere med full tillit og smidighet, istedenfor å hindre dem.
Nøkkelprinsipper for KI-styring
KI-styring har som mål å beskytte organisasjoner og selskaper som bruker KI-løsninger i nye programvarer og teknologier, samt deres kunder som bruker disse KI-teknologiene.
Dette gjøres ved å utarbeide en veiledning eller en regulatorisk policy som organisasjoner kan følge for å fremme bruken av etisk KI.
Her er de viktigste prinsippene for KI-styring:
#1. Ha empati
Det er avgjørende å utvikle KI på en måte som forstår de sosiale implikasjonene av hvordan den reagerer, og som respekterer menneskelige følelser og emosjoner.
Mangel på tydelig definerte grenser og regler for hva som er akseptabelt, kan resultere i mangel på empati i KI-teknologier som roboter – noe som kan skade menneskelige følelser og påvirke selskapets omdømme og troverdighet.
#2. Sikre åpenhet
Utforming av KI-systemer og sertifisering av KI-algoritmer som tydelig forklarer hvordan beslutninger tas, er viktig for å unngå misnøye blant brukere og for å muliggjøre ansvarlighet og gransking.
Bedrifter må derfor utvikle algoritmer som kommuniserer KI-policyer om partiskhet, og som gir en transparent forklaring når problemer oppstår.
#3. Rettferdighet og ikke-diskriminering
KI-systemer kan opprettholde eksisterende diskriminering og skjevheter, både bevisst og ubevisst. Det er derfor nødvendig å sikre at KI-systemer ikke bryter menneskerettighetene knyttet til religion, kjønn, seksuell legning, funksjonshemming eller rase. Alle mennesker skal behandles rettferdig og likeverdig.
Utforming, utvikling og distribusjon av rettferdige og ikke-diskriminerende KI-systemer er derfor avgjørende og et av nøkkelprinsippene for KI-styring.
#4. Kontrollere partiskhet
KI-systemer tar som regel alle avgjørelsene sine basert på de tilgjengelige dataene.
Organisasjoner må derfor regulere treningsdataene sine for maskinlæring (ML) og evaluere virkningen for å oppdage skjevheter som kan være tilstede eller introdusert i systemet.
#5. Etablere ansvarlighet
KI-utvikling og -distribusjon bør ha klare retningslinjer for ansvarlighet i forbindelse med uønskede resultater som skyldes bruken av disse systemene.
Selskaper som bruker KI-systemer, må derfor etablere ansvarlighet dersom det oppstår problemer med kvaliteten eller nøyaktigheten av resultatene som genereres.
#6. Sikre trygghet og pålitelighet
KI-systemer kan ha stor innvirkning på menneskers velvære. Det er derfor viktig å aktivere trygge og pålitelige KI-systemer som ikke skader enkeltpersoner eller samfunnet.
Organisasjoner må vurdere en rekke faktorer, inkludert datakvalitet, systemarkitektur, beslutningsprosesser og algoritmer, for å sikre pålitelighet og sikkerhet i KI-systemer.
Hvorfor er KI-styring viktig?
KI har sine egne risikoer og begrensninger, og ofte vil ikke KI-systemer ta de rette avgjørelsene, selv om modellen er trent riktig.
For eksempel reiser bruken av KI viktige sosiale, juridiske og etiske spørsmål som organisasjoner må adressere.
I tillegg er 76 % av toppledere bekymret for potensialet for partiskhet og mangel på åpenhet i det globale KI-markedet.
Det er her KI-styring spiller en viktig rolle ved å tilby et rammeverk som overvåker og fanger opp KI-risikoer, og sikrer etisk og ansvarlig bruk av KI. Effektiv KI-styring bidrar til å sikre åpenhet, rettferdighet og ansvarlighet innenfor KI-systemene, noe som ivaretar personvernet, respekterer menneskerettighetene og fremmer pålitelighet.
KI-styring er nødvendig for å forhindre bevisst eller utilsiktet misbruk av KI, og for å unngå økonomiske, omdømmemessige og regulatoriske farer.
Ulike lag i KI-styring
Å dele KI-styring inn i forskjellige lag kan være nyttig for å sikre en smidig implementering av regler.
Det finnes imidlertid ingen standard eller allment akseptert modell for hvordan lagene i KI-styring skal defineres, og ulike selskaper og organisasjoner definerer dem forskjellig.
Her er en vanlig måte mange organisasjoner deler inn lagene i KI-styring:
- Juridisk og forskriftsmessig lag: Dette laget inkluderer utforming, implementering og håndheving av retningslinjer, standarder, lover og forskrifter som styrer utvikling og bruk av KI. Det omfatter også sosiale og etiske hensyn som påvirker implementeringen av KI.
- Teknisk lag: Dette laget inkluderer den tekniske designen og implementeringen av KI-systemet, inkludert cybersikkerhet, datakvalitet og algoritmisk rettferdighet.
- Organisatorisk lag: Dette laget omfatter tilsyn og administrasjon av KI-systemer i organisasjoner, inkludert bruken, utviklingen og implementeringen av disse systemene. Det omfatter også spørsmål om ansvarlighet, risikostyring og åpenhet.
- Internasjonalt lag: Dette innebærer samarbeid og koordinering mellom forskjellige land og globale organisasjoner for å utvikle felles standarder, normer og forskrifter for KI-teknologi. Dette laget tar også for seg spørsmål knyttet til geopolitisk konkurranse og spenninger.
- Sosialt lag: Dette omfatter den sosiale og kulturelle innvirkningen og bruken av KI-systemer, inkludert utdanning, menneskerettigheter, personvern, likestilling, ansettelsesspørsmål og tilgang til KI-teknologier.
Selv om disse lagene ikke nødvendigvis er klart adskilt, gir de en tverrfaglig tilnærming som involverer interessenter fra forskjellige sektorer for å muliggjøre KI-styring.
Hvordan måle KI-styring?
Mangel på riktig og nøyaktig måling av KI og dens systemer kan utsette organisasjoner for stor risiko.
For å administrere og måle KI-styring på riktig måte, er det avgjørende for organisasjoner å tydelig definere hvem som er ansvarlig for å sikre KI-styring.
I tillegg til å vurdere myndighetsbaserte lover og forskrifter, må organisasjoner også iverksette tiltak som bidrar til å støtte deres strategiske beslutninger og daglige drift.
Disse tiltakene inkluderer:
Sikkerhet: Dataflyten rundt modellens sikkerhet og bruk i KI er viktig. Det er nødvendig å forstå feilbruk og tukling av KI-miljøer og -systemer.
Regulatorisk overholdelse: En annen måte å måle KI-styring på, er å forstå hvordan organisasjoner overholder KI-relaterte forskrifter, standarder og krav. Tiltakene inkluderer å evaluere en organisasjons overholdelse av sikkerhet, personvern og etiske retningslinjer.
Partiskhet: I KI refererer partiskhet til forvrengninger og systematiske feil som kan oppstå under utviklingen av KI-systemer, noe som kan føre til diskriminerende utfall. Måling av KI-styring gjennom partiskhet inkluderer evaluering av KI-algoritmens rettferdighet, tilgang til KI-systemets beslutningsprosesser og evaluering av kvaliteten og representativiteten til treningsdatasettene.
Åpenhet: Åpenhet i KI refererer til i hvilken grad KI-systemets indre funksjoner og operasjoner er åpne og forståelige. Organisasjoner kan måle åpenhetsnivået på distribusjons- og utviklingsnivå.
Revisjon: I KI refererer revisjon til en systematisk og uavhengig gjennomgang av en organisasjons KI-systemer, miljøer, policyer og prosedyrer. Revisjonen fokuserer på ulike KI-styringsaspekter, inkludert evaluering av datahåndtering, redusering av partiskhet, modellutvikling, algoritmisk beslutningstaking, personvern og gjennomgang av etisk dokumentasjon og etiske prosesser.
Ansvarlighet: I KI refererer ansvarlighet til i hvilken grad brukere, utviklere og andre interessenter holdes ansvarlige for KI-systemets handlinger. Det inkluderer å klargjøre individets ansvar og rolle i bruken av KI-systemene. Mekanismene for å evaluere ansvarlighet inkluderer tilsynskomiteer, ansvarsrammeverk og etiske vurderingsråd.
Måling av KI-styring er mangefasettert, med tanke på flere faktorer som åpenhet, rettferdighet, ansvarlighet, sikkerhet, partiskhet og overholdelse av forskrifter.
Jo raskere disse målefasene er på plass, jo bedre kan organisasjonene integrere dem i programvaren, og jo bedre kan de utvikle seg i tråd med organisasjonens mål.
Fordeler med KI-styring
KI-styring lar organisasjoner fullt ut utnytte fordelene med KI, samtidig som tilhørende risikoer og kostnader minimeres.
Her er de viktigste fordelene med KI-styring:
#1. Sikrer ansvarlig bruk av KI
KI-styring sikrer at organisasjoner utvikler og bruker KI-systemer på en transparent, etisk og ansvarlig måte. Denne ansvarlige og etiske bruken av KI bidrar til å fremme tillit til KI-systemer og -teknologier, samt til å bekjempe negative virkninger.
#2. Forbedret effektivitet
Godt styrte KI-systemer bidrar til å fremme og forbedre produktivitet og effektivitet ved å automatisere rutineoppgaver, forbedre beslutningstaking og minimere feil.
#3. Forbedret rettferdighet og beslutningstaking
Bedre tilgang til data i KI-styring bidrar til å fremme rettferdighet og likebehandling i datainnsamlingen. Dette bidrar til å lage nøyaktige spådommer og forhindrer risikoen for partiske resultater.
#4. Fremmer deltakelse og samarbeid
KI-styring legger til rette for deltakelse og samarbeid mellom flere interessenter, som myndigheter, industri, sivilsamfunn og fagfolk i akademia. Det bidrar til å skape en felles forståelse av KI-fordelene og utvikle felles løsninger på KI-risikoer og -utfordringer.
Utfordringer i KI-styring
Selv om KI-styring effektivt sikrer etiske KI-systemer, møter den en rekke utfordringer.
Det er viktig å møte disse utfordringene for å oppnå langsiktige fordeler. Disse utfordringene er:
- Diskriminering og partiskhet: Hvis KI-systemer trenes på partiske data, kan de lett bli utsatt for skjevheter og diskriminering – spesielt hvis de er designet uten å ta hensyn til ulike perspektiver. Det er viktig å adressere spørsmålet om partisk beslutningstaking i KI-modeller for å unngå diskriminerende og urettferdige resultater.
- Mangel på ansvarlighet: Mange KI-systemer er vanskelige å forstå, noe som gjør det vanskelig å holde dem ansvarlige for deres resultater og beslutninger. Det er viktig å få KI-systemer til å overholde åpenhet og ansvarlighet for å fremme en bedre forståelse av hvordan organisasjoner bruker data til beslutningstaking.
- Begrensede ressurser og ekspertise: Effektiv utvikling og implementering av KI-styring og dens retningslinjer krever betydelig faglig ekspertise og ressurser, noe som kan være utfordrende for mindre selskaper og organisasjoner.
- Teknologier i rask endring: Den raske utviklingen innen KI-teknologi kan gjøre det utfordrende for KI-styring å holde tritt med de nye teknologiene og håndtere nye risikoer.
Læringsressurser
#1. Introduksjon til KI-styring
Dette Udemy-kurset om Introduksjon til KI-styring er perfekt hvis du vil lære det grunnleggende og introdusere deg selv for KI-styringskonsepter.
Kurset består av 1,5 timer med on-demand forelesningsvideoer og åtte nedlastbare ressurser som hjelper deg å forstå hvordan du overvåker, måler og kontrollerer organisasjonens KI-baserte modeller.
#2. KI-strategi og styring
Dette kurset om KI-strategi og styring fra Coursera lar deg oppdage og forstå ulike KI-strategier som brukes i forretningstransformasjon, samt ulike verktøy du kan bruke for å minimere barrierene for bruk av KI og oppnå et konkurransefortrinn.
Det er et nybegynnervennlig kurs hvor du kan lære alt du trenger å vite om KI-styring og strategier fra de beste instruktørene ved University of Pennsylvania.
#3. Kunstig intelligens (KI) styring og cybersikkerhet
Hvis kurs ikke er noe for deg, er denne boken om KI-styring og cybersikkerhet på Amazon perfekt for å lære om de unike risikoene som skapes av KI-systemer, hvordan man lager et KI-styringsrammeverk for å redusere disse risikoene, og ulike cybersikkerhetsrisikoer knyttet til KI-systemer.
Boken utforsker også tips om å lage et cybersikkerhetsrammeverk for å identifisere og redusere KI-risikoer, samt ferdighetene som kreves for å utføre en sikkerhetsgjennomgang av KI-systemer. Du trenger ikke avansert statistikk eller programmeringsferdigheter for å forstå denne bokens konsepter og bruke dem i organisasjonens KI-miljøer.
#4. Strategi, politikk, praksis og styring for kunstig intelligens i høyere utdanningsinstitusjoner
Hvis du studerer høyere utdanning og ønsker å lære om KI-styringskonsepter og de beste sikkerhets- og policy-praksisene, er denne boken på Amazon et godt valg.
Den dekker temaer som KI-etikk, post-sekundær administrativ ledelse og energieffektivitet, og er en utmerket ressurs for dataforskere, IT-fagfolk, forskere og fagfolk innen høyere utdanning.
Siste ord
KI-styring hjelper organisasjoner med å maksimere fordelene med KI, samtidig som de minimerer risiko og tilhørende kostnader.
Det er avgjørende å etablere klare retningslinjer, etiske rammer og regelverk for å sikre rettferdighet og sikkerhet innenfor KI-systemer. Denne artikkelen hjelper deg å forstå konseptet med KI-styring, dets betydning, fordeler, bruksområder og utfordringer.
Hvis du ønsker å implementere etiske, rettferdige og objektive KI-systemer, bør du sørge for å innføre et KI-styringsrammeverk i organisasjonen din.
Du kan også undersøke de mest etterspurte ferdighetene som kreves for KI-fagfolk.