Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje nasze życie, wpływając na wykonywanie codziennych czynności.
Praktycznie każda branża i sektor doświadcza zmian w wyniku wdrażania algorytmów AI. Od opieki medycznej, przez bankowość, handel detaliczny, finanse, bezpieczeństwo, transport, edukację, aż po rozrywkę – zastosowania sztucznej inteligencji są wszechobecne.
Statystyki wskazują, że globalny rynek AI, którego wartość wynosi obecnie 136,6 miliarda dolarów, ma osiągnąć oszałamiającą kwotę 1,81 biliona dolarów do 2030 roku.
Choć sztuczna inteligencja cieszy się ogromnym zainteresowaniem wśród firm na całym świecie, pojawia się pytanie – jak zagwarantować, że jej algorytmy są uczciwe i zgodne z obowiązującym prawem?
W tym kontekście kluczową rolę odgrywa zarządzanie sztuczną inteligencją.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej zagadnieniu zarządzania AI, omówimy jego znaczenie, zasady, zalety, wagę i inne aspekty. Zacznijmy więc.
Czym jest zarządzanie AI?
Zarządzanie sztuczną inteligencją, nazywane również sterowaniem AI, to proces ustalania reguł i zasad, które mają zapewnić, że algorytmy AI i uczenia maszynowego (ML) są rozwijane z myślą o sprawiedliwym i etycznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez ludzi.
Zarządzanie AI koncentruje się na różnych aspektach, mających na celu zagwarantowanie etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji, w tym przejrzystości, neutralności, ochrony prywatności, odpowiedzialności i bezpieczeństwa. Dzięki temu, wszelkie problemy związane z nieodpowiednim wykorzystaniem AI lub naruszeniem zasad są rozwiązywane właśnie w ramach zarządzania sztuczną inteligencją.
Zarządzanie AI skupia się przede wszystkim na zagadnieniach takich jak uczciwość, autonomia i jakość danych. Ponadto, skuteczna kontrola AI wymaga współpracy między różnymi zainteresowanymi stronami, takimi jak organy rządowe, instytucje naukowe, organizacje branżowe i grupy społeczeństwa obywatelskiego.
Celem jest kontrolowanie dostępu i przetwarzania danych osobowych, wykorzystanie sztucznej inteligencji w sposób etyczny, który pomaga maksymalizować korzyści i potencjał, a jednocześnie minimalizować szkody, łamanie prawa i nierówności.
Ramy zarządzania AI mogą obejmować:
- Opracowywanie kodeksów postępowania i etycznych wytycznych dla programistów
- Wprowadzanie mechanizmów oceny społecznych i ekonomicznych skutków stosowania AI
- Tworzenie regulacji prawnych, które zapewnią bezpieczne i niezawodne korzystanie z AI
Prawidłowo wdrożone zarządzanie sztuczną inteligencją, zamiast spowalniać, promuje i umożliwia organizacjom efektywne działanie w oparciu o zaufanie.
Kluczowe zasady zarządzania sztuczną inteligencją
Zarządzanie AI ma na celu ochronę zarówno organizacji i firm korzystających z rozwiązań AI w tworzonym oprogramowaniu i technologiach, jak i klientów, którzy z tych technologii korzystają.
Osiąga się to poprzez tworzenie wytycznych lub polityki regulacyjnej dla organizacji, której należy przestrzegać w celu promowania etycznego stosowania sztucznej inteligencji.
Poniżej przedstawiono podstawowe zasady regulujące sztuczną inteligencję.
#1. Empatia
Kluczowe jest projektowanie sztucznej inteligencji w taki sposób, aby rozumiała konsekwencje społeczne swoich działań, szanując emocje i uczucia ludzi.
Brak jasno określonych granic i zasad tego, co jest akceptowalne, może prowadzić do braku empatii w technologiach AI, takich jak boty, co może ranić ludzkie uczucia, a także negatywnie wpływać na reputację i wiarygodność firmy.
#2. Przejrzystość
Projektowanie systemów AI i certyfikowanie algorytmów w sposób, który jasno wyjaśnia procesy decyzyjne, jest niezbędne, aby uniknąć niezadowolenia klientów oraz umożliwić odpowiedzialność i kontrolę.
Firmy powinny projektować algorytmy, które informują o zasadach AI w odniesieniu do uprzedzeń i oferują jasne wyjaśnienie, gdy wystąpi problem.
#3. Uczciwość i niedyskryminacja
Systemy AI mogą, celowo lub nieumyślnie, utrwalać istniejącą dyskryminację i uprzedzenia. Dlatego istotne jest zapewnienie, że systemy AI nie naruszają praw człowieka związanych z religią, płcią, orientacją seksualną, niepełnosprawnością czy rasą, aby traktować wszystkich ludzi sprawiedliwie i z szacunkiem.
W związku z tym, projektowanie, rozwijanie i wdrażanie sprawiedliwych i niedyskryminujących systemów AI, które promują integrację, jest kluczowe i stanowi jedną z podstawowych zasad zarządzania AI.
#4. Kontrola uprzedzeń
Systemy AI zazwyczaj podejmują decyzje na podstawie dostępnych danych.
Dlatego organizacje muszą kontrolować dane wykorzystywane do uczenia maszynowego (ML) i oceniać ich wpływ, aby wykryć potencjalne uprzedzenia, które mogą nieświadomie występować w systemie.
#5. Ustalanie odpowiedzialności
Rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji powinno wiązać się z jasnym podziałem odpowiedzialności za wszelkie negatywne konsekwencje wynikające z jej stosowania.
Dlatego firmy korzystające z systemów AI muszą określić, kto ponosi odpowiedzialność w przypadku problemów z jakością lub dokładnością wyników generowanych przez system.
#6. Bezpieczeństwo i niezawodność
Systemy AI mogą mieć znaczący wpływ na dobrostan ludzi. Dlatego niezbędne jest zapewnienie bezpiecznych i niezawodnych systemów, które nie szkodzą ani jednostkom, ani społeczeństwu.
Organizacje muszą uwzględnić szereg czynników, takich jak jakość danych, architektura systemu, procesy decyzyjne, algorytmy i inne elementy, które są kluczowe dla zapewnienia niezawodności i bezpieczeństwa systemów AI.
Dlaczego zarządzanie AI jest ważne?
Sztuczna inteligencja niesie ze sobą specyficzne zagrożenia i ograniczenia, a często systemy AI, nawet przy poprawnym wytrenowaniu, nie podejmują właściwych decyzji.
Na przykład, korzystanie z AI wiąże się z istotnymi kwestiami społecznymi, prawnymi i etycznymi, którymi organizacje muszą się zająć.
Co więcej, aż 76% dyrektorów generalnych obawia się potencjalnych uprzedzeń i braku przejrzystości na globalnym rynku AI.
W tym kontekście zarządzanie AI odgrywa kluczową rolę, dostarczając ramy, które monitorują i identyfikują ryzyko związane z AI oraz zapewniają etyczne i odpowiedzialne wdrażanie tej technologii. Skuteczne zarządzanie AI pomaga w zapewnieniu przejrzystości, uczciwości i odpowiedzialności w systemach AI, chroniąc prywatność, szanując prawa człowieka i promując niezawodność.
Dlatego zarządzanie AI jest niezbędne, aby zapobiegać celowemu lub nieumyślnemu niewłaściwemu wykorzystaniu AI i uniknąć zagrożeń finansowych, reputacyjnych i regulacyjnych.
Różne poziomy zarządzania AI
Podział zarządzania AI na różne poziomy może ułatwić sprawne wdrażanie zasad.
Należy jednak pamiętać, że nie istnieje jednolity standard ani model definiujący poziomy zarządzania AI. Różne firmy i organizacje mogą stosować różne podejścia do podziału na te poziomy.
Niemniej jednak, poniżej przedstawiamy popularny sposób, w jaki wiele organizacji dzieli zarządzanie AI:
- Poziom prawny i regulacyjny: Ten poziom obejmuje tworzenie, opracowywanie pomysłów i egzekwowanie zasad, standardów, praw i przepisów regulujących wdrażanie i rozwój wykorzystania AI. Obejmuje również aspekty społeczne i etyczne, które kształtują implementację AI.
- Poziom techniczny: Ten poziom obejmuje aspekty techniczne, w tym projekt i wdrożenie systemu AI, takie jak bezpieczeństwo cybernetyczne, jakość danych i uczciwość algorytmów.
- Poziom organizacyjny: Ten poziom obejmuje nadzór i zarządzanie systemami AI w organizacji, w tym ich użytkowanie, rozwój i wdrażanie. Dotyczy również kwestii odpowiedzialności, zarządzania ryzykiem i przejrzystości.
- Poziom międzynarodowy: Obejmuje współpracę i koordynację między różnymi krajami i organizacjami globalnymi w celu opracowania wspólnych standardów, norm i regulacji dotyczących technologii AI. Dodatkowo, ten poziom porusza również kwestie związane z rywalizacją geopolityczną i napięciami.
- Poziom społeczny: Obejmuje społeczne i kulturowe konsekwencje wykorzystania systemów AI, w tym wpływ na edukację, prawa człowieka, prywatność, sprawiedliwość, zatrudnienie i dostęp do technologii.
Chociaż te poziomy nie są całkowicie odrębne, oferują podejście oparte na współpracy i multidyscyplinarne, angażując interesariuszy z różnych sektorów, aby umożliwić skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją.
Jak mierzyć zarządzanie AI?
Brak odpowiednich i precyzyjnych pomiarów AI i jej systemów może narazić organizacje na znaczne ryzyko.
Aby prawidłowo zarządzać i mierzyć zarządzanie AI, organizacje muszą jasno określić, kto odpowiada za jego zapewnienie.
Oprócz przepisów i regulacji narzuconych przez rząd, organizacje muszą również podejmować działania wspierające ich decyzje strategiczne i codzienne operacje.
Działania te obejmują:
Bezpieczeństwo: Pozyskiwanie danych na temat bezpieczeństwa modelu i jego wykorzystania w AI. Kluczowe jest zrozumienie potencjalnego niewłaściwego wykorzystania i manipulacji środowiskami i systemami AI.
Zgodność z przepisami: Innym sposobem mierzenia zarządzania AI jest sprawdzenie, w jaki sposób organizacje przestrzegają przepisów, standardów i wymagań związanych z AI. Obejmuje to ocenę, czy organizacja przestrzega zasad bezpieczeństwa, prywatności i wytycznych etycznych.
Uprzedzenia: W kontekście AI uprzedzenia odnoszą się do nieprawidłowości i błędów systematycznych, które mogą wystąpić podczas tworzenia systemów AI, prowadząc do dyskryminujących wyników. Pomiar zarządzania AI poprzez analizę uprzedzeń obejmuje ocenę rzetelności algorytmu, dostęp do procesów decyzyjnych systemu oraz analizę jakości i reprezentatywności zbiorów danych treningowych.
Przejrzystość: Przejrzystość w AI odnosi się do stopnia, w jakim wewnętrzne działanie i operacje systemu są otwarte i zrozumiałe. Organizacje mogą mierzyć poziom przejrzystości na poziomie wdrożenia i rozwoju.
Audyt: W kontekście AI audyt odnosi się do systematycznej i niezależnej kontroli systemów AI, środowisk, zasad i procedur organizacji. Audyty skupiają się na różnych aspektach zarządzania AI, w tym na ocenie zarządzania danymi, ograniczaniu uprzedzeń, opracowywaniu modeli, algorytmicznym podejmowaniu decyzji, ochronie prywatności oraz przeglądzie dokumentacji i procesów etycznych.
Odpowiedzialność: W AI odpowiedzialność odnosi się do stopnia, w jakim użytkownicy, programiści i inni interesariusze są rozliczani za działania systemu. Obejmuje to wyjaśnienie odpowiedzialności poszczególnych osób i ich ról w korzystaniu z systemów AI. Mechanizmy oceny odpowiedzialności obejmują komitety nadzorcze, ramy odpowiedzialności i komisje oceny etycznej.
Pomiar zarządzania sztuczną inteligencją jest wielopłaszczyznowy i obejmuje kilka czynników, takich jak przejrzystość, uczciwość, odpowiedzialność, bezpieczeństwo, uprzedzenia i zgodność z przepisami.
Im szybciej te aspekty pomiarowe zostaną wdrożone, tym lepiej organizacje będą mogły dostosować swoje systemy do celów organizacyjnych i ewoluować razem z nimi.
Korzyści z zarządzania AI
Zarządzanie AI pozwala organizacjom w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, jednocześnie minimalizując związane z nią ryzyko i koszty.
Oto najważniejsze korzyści płynące z zarządzania AI:
#1. Odpowiedzialne wykorzystanie AI
Zarządzanie AI gwarantuje, że organizacje rozwijają i wykorzystują systemy AI w sposób przejrzysty, etyczny i odpowiedzialny. Takie podejście promuje zaufanie społeczne do systemów i technologii AI oraz minimalizuje jej negatywny wpływ.
#2. Wzrost wydajności
Dobrze zarządzane systemy AI pomagają zwiększyć produktywność i efektywność poprzez automatyzację rutynowych zadań, usprawnienie procesów decyzyjnych i minimalizację ryzyka błędów.
#3. Sprawiedliwość i lepsze decyzje
Lepszy dostęp do danych w zarządzaniu AI pomaga promować uczciwość i równość w gromadzeniu danych, co przekłada się na dokładniejsze prognozy i zapobiega ryzyku tendencyjnych wyników.
#4. Współpraca i partycypacja
Zarządzanie AI ułatwia współpracę i partycypację między różnymi interesariuszami, takimi jak rząd, przemysł, społeczeństwo obywatelskie i eksperci akademiccy. Pomaga to w budowaniu wspólnego zrozumienia korzyści płynących z AI oraz w opracowywaniu wspólnych rozwiązań dla wyzwań i zagrożeń związanych z tą technologią.
Wyzwania w zarządzaniu AI
Zarządzanie AI, dążąc do zapewnienia etycznych systemów, napotyka wiele wyzwań.
Aby osiągnąć długoterminowe korzyści, konieczne jest sprostanie tym wyzwaniom. Oto niektóre z nich:
- Dyskryminacja i uprzedzenia: Systemy AI, oparte na niekompletnych danych, mogą stać się podatne na uprzedzenia i dyskryminację, jeśli są projektowane bez uwzględnienia różnych perspektyw. Konieczne jest rozwiązanie problemu tendencyjnego podejmowania decyzji i uprzedzeń w modelach AI, aby uniknąć dyskryminujących i niesprawiedliwych wyników.
- Brak odpowiedzialności: Wiele systemów AI jest trudnych do zrozumienia, co utrudnia pociągnięcie ich do odpowiedzialności za wyniki i decyzje. Niezbędne jest, aby systemy AI były zgodne z zasadami przejrzystości i odpowiedzialności, co pozwoli na lepsze zrozumienie, w jaki sposób organizacje wykorzystują dane do podejmowania decyzji.
- Ograniczone zasoby i wiedza: Skuteczne opracowywanie i wdrażanie zarządzania AI i jego zasad wymaga specjalistycznej wiedzy i zasobów, co może stanowić wyzwanie dla mniejszych firm i organizacji.
- Szybko zmieniające się technologie: Szybki rozwój technologii AI może utrudniać zarządzaniu AI nadążanie za nowymi rozwiązaniami i zwalczanie pojawiających się zagrożeń.
Materiały edukacyjne
#1. Wprowadzenie do zarządzania AI
Ten kurs Udemy, „Wprowadzenie do zarządzania AI”, jest idealny dla osób, które chcą poznać podstawowe koncepcje i zasady zarządzania sztuczną inteligencją.
Kurs obejmuje 1,5 godziny wykładów wideo na żądanie i osiem zasobów do pobrania, które pomogą zrozumieć, jak monitorować, mierzyć i kontrolować modele oparte na AI w organizacji.
#2. Strategia i zarządzanie AI
Kurs „Strategia i zarządzanie AI” na Coursera, pozwala zgłębić różne strategie AI wykorzystywane w transformacji biznesowej oraz narzędzia, które pomagają zminimalizować bariery w korzystaniu z AI i zyskać przewagę konkurencyjną.
Jest to kurs przyjazny dla początkujących, który umożliwia zdobycie wiedzy na temat zarządzania i strategii AI, prowadzone przez ekspertów z University of Pennsylvania.
#3. Zarządzanie AI i bezpieczeństwo cybernetyczne
Dla osób, które nie preferują kursów, książka „Zarządzanie AI i bezpieczeństwo cybernetyczne” dostępna na Amazon, jest doskonałym źródłem wiedzy na temat zagrożeń stwarzanych przez systemy AI, tworzenia ram zarządzania AI, które minimalizują te zagrożenia oraz różnych kwestii związanych z cyberbezpieczeństwem systemów AI.
Książka zawiera również wskazówki dotyczące tworzenia ram bezpieczeństwa cybernetycznego w celu identyfikacji i łagodzenia ryzyka związanego z AI, a także umiejętności potrzebne do przeprowadzenia przeglądu bezpieczeństwa systemów AI. Do zrozumienia koncepcji zawartych w tej książce nie są wymagane zaawansowane umiejętności statystyczne ani programistyczne. Dzięki temu można je łatwo zastosować w środowiskach AI w organizacji.
#4. Strategia, polityka, praktyka i zarządzanie AI w szkolnictwie wyższym
Dla osób związanych ze szkolnictwem wyższym, które chcą poznać koncepcje zarządzania AI oraz najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i polityki, książka dostępna na Amazon jest odpowiednim źródłem informacji.
Książka obejmuje takie tematy, jak etyka AI, przywództwo administracyjne na poziomie policealnym i efektywność energetyczna. Jest doskonałym źródłem informacji dla analityków danych, specjalistów IT, badaczy i ekspertów ze środowiska szkolnictwa wyższego.
Podsumowanie
Zarządzanie AI pomaga organizacjom w pełni wykorzystać korzyści płynące ze sztucznej inteligencji, minimalizując jednocześnie ryzyko i powiązane koszty.
Ustanowienie jasnych wytycznych, ram etycznych i przepisów w celu zapewnienia uczciwości i bezpieczeństwa systemów AI ma kluczowe znaczenie. Ten artykuł przybliża koncepcję zarządzania AI, jej znaczenie, korzyści, zastosowania i wyzwania.
Jeśli więc zależy Ci na etycznych, uczciwych i bezstronnych systemach AI, nie zapomnij o wdrożeniu ram zarządzania AI w swojej organizacji.
Zachęcamy również do zapoznania się z najważniejszymi umiejętnościami wymaganymi od specjalistów AI.