Kunstig intelligens (AI) transformerer hvordan vi lever og utfører daglige oppgaver.
Det er ingen industri eller sektor som er uberørt når det kommer til AI-algoritmer. Snakk om helsevesen, bank, detaljhandel, finans, sikkerhet, transport, utdanning og underholdning – du kan se applikasjonene til AI overalt.
Statistikk antyder at selv om det globale AI-markedet er verdt 136,6 milliarder dollar, er det forventet å nå hele 1,81 billioner dollar innen 2030.
Mens AI har en enorm adopsjon blant globale organisasjoner, hvordan sikrer den at algoritmene er rettferdige og overholder juridiske retningslinjer?
Det er her AI-styring kommer inn i bildet.
I denne bloggen skal vi dykke dypt inn i AI-styring. Vi lærer dens betydning, prinsipper, fordeler, viktighet og mer. Så la oss komme rett inn i det.
Innholdsfortegnelse
Hva er AI Governance?
Artificial Intelligence-styring eller AI-styring er prosessen med å definere et sett med forskrifter og retningslinjer for å sikre at AI- og Machine Learning (ML)-algoritmene utvikles med sikte på rettferdig AI-adopsjon for folket.
AI-styring tar for seg ulike spørsmål som er ansvarlige for å sikre etisk bruk av AI, inkludert åpenhet, partiskhet, personvern, ansvarlighet og sikkerhet. Så alle problemer knyttet til misbruk av AI eller brutte brudd behandles av AI-styring.
Hovedfokuset for AI-styring er hvordan det forholder seg til rettferdighet, autonomi og datakvalitet. I tillegg krever effektiv AI-styring samarbeid mellom interessenter, som offentlige etater, akademiske institusjoner, bransjeorganisasjoner og sivilsamfunnsgrupper.
Målet er å adressere tilgang og kontroll til personopplysninger og informasjon og bruke AI på en etisk måte som bidrar til å maksimere fortjeneste og potensielle fordeler og minimere skader, ulovligheter og urettferdighet.
AI-styringsrammeverket kan omfatte følgende:
- Utvikle etiske retningslinjer og etiske retningslinjer for utviklere
- Etablering av mekanismer for å evaluere den sosiale og økonomiske effekten av AI
- Lage regulatoriske rammer for å sikre sikker og pålitelig bruk av AI
Når det gjøres riktig, fremmer og gir AI-styring organisasjoner til å fungere med fullstendig tillit og smidighet i stedet for å bremse dem.
Nøkkelprinsipper for AI-styring
AI-styring har som mål å beskytte organisasjoner og selskaper som bruker AI-løsninger i nye programvarer og teknologier, og deres kunder som bruker disse AI-teknologiene.
Og det gjør det ved å lage en guide eller en regulatorisk policy for organisasjoner å følge for å fremme bruken av etisk AI.
Her er kjerneprinsippene som styrer AI-styring.
#1. Ha empati
Det er avgjørende å designe AI på en slik måte at den forstår de sosiale implikasjonene av hvordan den reagerer og respekterer menneskelige følelser og følelser.
Å ikke sette klart definerte grenser og regler for hva som er akseptabelt kan resultere i mangel på empati i AI-teknologier som roboter – noe som kan skade menneskelige følelser og påvirke selskapets omdømme og troverdighet.
#2. Gi åpenhet
Utforming av AI-systemer og sertifisering av AI-algoritmer som tydelig forklarer beslutningstakingsoperasjoner er avgjørende for å unngå kundemisnøye eller skuffelse og muliggjøre ansvarlighet og gransking.
Derfor må bedrifter designe algoritmer som kommuniserer AI-policyer om skjevhet og tilbyr en transparent forklaring på når problemet oppstår.
#3. Rettferdighet og ikke-diskriminering
AI-systemer kan opprettholde eksisterende diskriminering og skjevheter, med vilje eller utilsiktet. Derfor er det nødvendig å sikre at AI-systemer ikke bryter menneskerettigheter knyttet til religion, kjønn, kjønn, funksjonshemming eller rase, slik at det behandler alle mennesker rettferdig og rettferdig.
Derfor er design, utvikling og distribusjon av rettferdige og ikke-diskriminerende AI-systemer som sikrer inkludering viktig og et av nøkkelprinsippene for AI-styring.
#4. Kontroll Bias
AI-systemer tar vanligvis alle avgjørelsene sine basert på gullgruven av tilgjengelige data.
Derfor må organisasjoner regulere opplæringsdataene deres for maskinlæring (ML) og evaluere deres innvirkning for å oppdage skjevheter som kan være utilsiktet tilstede eller introdusert i systemet.
#5. Etablere ansvarlighet
AI-utvikling og -distribusjon bør komme med klare retningslinjer for ansvarlighet og ansvar for ethvert uheldig resultat som følge av bruken av dem.
Derfor er det avgjørende for selskaper som bruker AI-systemer å etablere ansvarlighet hvis det er et problem med kvaliteten eller nøyaktigheten til resultatet generert fra deres AI-systemer.
#6. Sørg for sikkerhet og pålitelighet
AI-systemer kan ha stor innvirkning på folks velvære. Derfor er det viktig å aktivere sikre og pålitelige AI-systemer som ikke skader enkeltpersoner eller samfunnet.
Organisasjoner må vurdere en rekke faktorer, inkludert datakvalitet, systemarkitektur, beslutningsprosesser, algoritmer og mer er avgjørende for å sikre pålitelighet og sikkerhet i AI-systemer.
Hvorfor er AI Governance viktig?
AI kommer med sitt eget sett med risikoer og begrensninger, og de fleste ganger; AI-systemer tar ikke de riktige avgjørelsene til tross for at modellen er trent riktig.
For eksempel reiser bruk av AI kritiske sosiale, juridiske og etiske spørsmål som organisasjoner må ta tak i.
Dessuten bekymrer 76 % av administrerende direktører seg for potensialet til skjeve skjevheter og mangelen på åpenhet i det globale AI-markedet.
Det er her AI-styring spiller en stor rolle i å tilby et rammeverk som overvåker og fanger opp AI-risikoer og sikrer etisk og ansvarlig AI-distribusjon. Effektiv AI-styring bidrar til å sikre åpenhet, rettferdighet og ansvarlighet innenfor AI-systemene som sikrer personvern, respekterer menneskerettigheter og fremmer pålitelighet.
Derfor er AI-styring nødvendig for å forhindre intens eller utilsiktet AI-utnyttelse og unngå økonomiske, omdømmemessige og regulatoriske farer.
Ulike lag av AI-styring
Å bryte opp AI-styring i forskjellige lag kan være til fordel for den sømløse distribusjonen av reglene.
Imidlertid definerer ingen standard eller enkelt avtalt modell lagene av AI-styring, ettersom forskjellige selskaper og organisasjoner definerer disse lagene forskjellig.
Ikke desto mindre, her er en vanlig måte flere organisasjoner setter AI-styringslagene på:
- Juridisk og forskriftsmessig lag: Dette laget inkluderer opprettelse, ideer og håndheving av retningslinjer, standarder, lover og forskrifter som styrer distribusjon og utvikling av AI-bruk. Dessuten inkluderer den også de sosiale og etiske hensynene som former AI-implementering.
- Teknisk lag: Dette laget inkluderer AI-systemets tekniske design og implementering, inkludert bekymringer som cybersikkerhet, datakvalitet og algoritmisk rettferdighet.
- Organisatorisk lag: Dette laget inkluderer vanligvis tilsyn og administrasjon av AI-systemer i organisasjoner, inkludert deres bruk, utvikling og implementering. Dessuten adresserer dette laget også spørsmål om ansvarlighet, risikostyring og åpenhet.
- Internasjonalt lag: Dette innebærer å samarbeide og koordinere forskjellige land og globale organisasjoner for å utvikle felles AI-teknologistandarder, -normer og -forskrifter. I tillegg tar dette laget også opp spørsmål knyttet til geopolitisk konkurranse og spenninger.
- Sosialt lag: Dette inkluderer den sosiale og kulturelle påvirkningen og bruken av AI-systemer, inkludert utdanning, menneskerettigheter, personvern, likestilling, ansettelsesspørsmål og tilgang til AI-teknologier.
Selv om disse lagene ikke nødvendigvis er forskjellige, tilbyr de en samarbeidende og tverrfaglig tilnærming som involverer interessenter fra forskjellige sektorer for å muliggjøre AI-styring.
Hvordan måle AI-styring?
Mangelen på riktig og nøyaktig AI-måling og dens systemer kan sette organisasjoner i en enorm risiko.
For å administrere og måle AI-styring på riktig måte, er det avgjørende for organisasjoner å klart definere hvem som er ansvarlig og ansvarlig for å sikre AI-styring.
I tillegg til å vurdere myndighetshåndhevede lover og forskrifter, må organisasjoner også iverksette tiltak som bidrar til å støtte deres strategiske beslutninger og daglig drift.
Disse tiltakene inkluderer:
Sikkerhet: Dataene strømmer rundt modellens sikkerhet og bruk i AI. Det er viktig å forstå feil bruk og tukling av AI-miljøer og -systemer.
Regulatorisk overholdelse: En annen måte å måle AI-styring på er å forstå hvordan organisasjoner overholder AI-relatert forskriftsoverholdelse, standarder og krav. Tiltakene inkluderer å evaluere en organisasjons overholdelse av sikkerhet, personvern og etiske retningslinjer.
Bias: I AI refererer bias til forvrengninger og systematiske feil som kan oppstå under utviklingen av AI-systemer, noe som kan føre til diskriminerende utfall. Måling av AI-styring gjennom skjevhet inkluderer evaluering av AI-algoritmens rettferdighet, tilgang til AI-systemets beslutningsprosesser og evaluering av kvaliteten og representativiteten til treningsdatasettene.
Åpenhet: Åpenhet i AI refererer til i hvilken grad AI-systemets indre funksjoner og operasjoner er åpne og forståelige. Organisasjoner kan måle åpenhetsnivået på distribusjons- og utviklingsnivå.
Revisjon: I AI refererer revisjon til systematisk og uavhengig gjennomgang av en organisasjons AI-systemer, miljøer, policyer og prosedyrer. Revisjon fokuserer på ulike AI-styringsaspekter, inkludert evaluering av datahåndtering, bias-redusering, modellutvikling, algoritmisk beslutningstaking, personvern og gjennomgang av etisk dokumentasjon og etiske prosesser.
Ansvarlighet: I AI refererer ansvarlighet til i hvilken grad brukere, utviklere og andre interessenter holdes ansvarlige og ansvarlige for AI-systemets handlinger. Det inkluderer å klargjøre et individs ansvar og deres rolle i bruken av AI-systemene. Mekanismene for å evaluere ansvarlighet inkluderer tilsynskomiteer, ansvarsrammeverk og etiske vurderingsråd.
Måling av AI-styring er mangefasettert, med tanke på flere faktorer, som åpenhet, rettferdighet, ansvarlighet, sikkerhet, skjevhet og samsvarsbestemmelser.
Jo raskere disse målefasettene er på plass, kan snookerorganisasjonene inkorporere dem i programvaren, og jo bedre kan de utvikle seg med organisasjonens mål.
Fordeler med AI Governance
AI-styring lar organisasjoner fullt ut utnytte fordelene med AI samtidig som de tilknyttede risikoer og kostnader minimeres.
Her er de kritiske fordelene med AI-styring:
#1. Sikrer ansvarlig bruk av AI
AI-styring sikrer at organisasjoner utvikler og bruker AI-systemer på en transparent, etisk og ansvarlig måte. Denne ansvarlige og etiske bruken av AI bidrar til å fremme offentlig tillit innenfor AI-systemene og -teknologiene og bekjempe dens negative virkning.
#2. Forbedret effektivitet
Godt styrte AI-systemer bidrar til å fremme og forbedre produktivitet og effektivitet ved å automatisere overflødige oppgaver, forbedre beslutningstaking og minimere omfanget av feil.
#3. Forbedret egenkapital og beslutningstaking
Bedre tilgang til dataene i AI-styring bidrar til å fremme rettferdighet og rettferdighet i datainnsamlingen, bidrar til å lage nøyaktige spådommer og forhindre risiko for partiske utfall.
#4. Fremmer deltakelse og samarbeid
AI-styring letter betydelig deltakelse og samarbeid mellom flere interessenter, som myndigheter, industri, sivilsamfunn og fagfolk i akademia. Det bidrar til å fremme en felles forståelse av AI-fordelene og utvikle felles løsninger på AI-risikoer og -utfordringer.
Utfordringer i AI Governance
Mens den effektivt sikrer etiske AI-systemer, står AI-styring overfor mange utfordringer.
Det er viktig å møte utfordringene med AI-styring for å oppnå langsiktige fordeler. Disse utfordringene er:
- Diskriminering og skjevhet: Hvis de trenes på delvise data, kan AI-systemer bli svært utsatt for skjevheter og diskriminering – hvis de er utformet uten å ta hensyn til ulike perspektiver. Det er avgjørende å ta opp spørsmålet om delvis beslutningstaking og skjevhet i AI-modellene for å unngå diskriminerende og urettferdige utfall.
- Mangel på ansvarlighet: Mange AI-systemer er vanskelige å forstå, noe som gjør det vanskelig å holde dem ansvarlige for deres resultater og beslutninger. Det er viktig å få AI-systemene til å overholde åpenhet og ansvarlighet for å fremme en bedre forståelse av hvordan organisasjoner bruker data for beslutningstaking.
- Begrensede ressurser og ekspertise: Effektiv utvikling og implementering av AI-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 raskt skiftende AI-teknologien kan gjøre det utfordrende for AI-styring å holde tritt med de utviklende teknologiene og bekjempe nye risikoer.
Læringsressurser
#1. Introduksjon til AI-styring
Dette Udemy-kurset om Introduksjon til AI-styring er perfekt hvis du vil lære det grunnleggende og introdusere deg selv for AI-styringskonsepter.
Den 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 AI-baserte modeller.
#2. AI-strategi og styring
Dette kurset om AI Strategy and Governance av Coursera lar deg oppdage og forstå ulike AI-strategier som brukes i forretningstransformasjon og ulike verktøy du kan bruke for å minimere barrierene for bruk av AI og få et konkurransefortrinn.
Det er et nybegynnervennlig kurs for å lære alt du må vite om AI-styring og strategier fra de beste instruktørene fra University of Pennsylvania.
#3. Kunstig intelligens (AI) styring og cybersikkerhet
Hvis kurs ikke er noe for deg, er denne AI-styrings- og nettsikkerhetsboken på Amazon perfekt for å lære om de unike risikoene som skapes av AI-systemer, lage et AI-styringsrammeverk for å redusere disse risikoene, og forskjellige cybersikkerhetsrisikoer knyttet til AI-systemer.
Den utforsker videre tips om å lage et cybersikkerhetsrammeverk for å identifisere og redusere AI-risikoer og ferdigheter som kreves for å utføre en sikkerhetsgjennomgang av AI-systemene. Du trenger ikke avansert statistikk eller programmeringsferdigheter for å lære denne bokens konsepter og enkelt bruke dem i organisasjonens AI-miljøer.
#4. Strategi, politikk, praksis og styring for kunstig intelligens i høyere utdanningsinstitusjoner
Hvis du tar høyere utdanning og ønsker å lære om AI-styringskonsepter og de beste sikkerhets- og policypraksisene, er denne boken på Amazon den rette.
Den dekker emner som kunstig intelligens-etikk, postsekundær administrativ ledelse og energieffektivitet, en utmerket ressurs for dataforskere, IT-fagfolk, forskere og fagfolk i høyere utdanning.
Siste ord
AI-styring hjelper organisasjoner med å maksimere AI-fordelene og minimere risiko og tilhørende kostnader.
Å etablere klare retningslinjer, etiske rammer og regelverk for å sikre rettferdighet og sikkerhet innenfor AI-systemer er avgjørende. Denne bloggen hjelper deg å forstå konseptet med AI-styring, dets betydning, fordeler, applikasjoner og utfordringer.
Så hvis du ønsker å aktivere etiske, rettferdige og objektive AI-systemer, sørg for å implementere et AI-styringsrammeverk i organisasjonen din.
Deretter kan du sjekke ut de mest etterspurte ferdighetene som kreves for AI-fagfolk.