Sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki żyjemy i wykonujemy codzienne zadania.
Nie ma branży ani sektora, które pozostałyby nietknięte, jeśli chodzi o algorytmy sztucznej inteligencji. Porozmawiaj o opiece zdrowotnej, bankowości, handlu detalicznym, finansach, bezpieczeństwie, transporcie, edukacji i rozrywce — wszędzie możesz zobaczyć zastosowania sztucznej inteligencji.
Statystyki sugerują, że chociaż globalny rynek sztucznej inteligencji jest wart 136,6 miliarda dolarów, przewiduje się, że do 2030 roku osiągnie aż 1,81 biliona dolarów.
Chociaż sztuczna inteligencja cieszy się ogromnym zainteresowaniem wśród globalnych organizacji, w jaki sposób zapewnia, że jej algorytmy są uczciwe i zgodne z wytycznymi prawnymi?
W tym miejscu do gry wchodzi zarządzanie sztuczną inteligencją.
Na tym blogu zagłębimy się w zarządzanie sztuczną inteligencją. Poznamy jego znaczenie, zasady, zalety, znaczenie i nie tylko. Przejdźmy więc do rzeczy.
Spis treści:
Co to jest zarządzanie AI?
Zarządzanie sztuczną inteligencją lub zarządzanie sztuczną inteligencją to proces definiowania zestawu przepisów i zasad w celu zapewnienia, że algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) są opracowywane w celu sprawiedliwego przyjęcia sztucznej inteligencji przez ludzi.
Zarządzanie sztuczną inteligencją dotyczy różnych kwestii odpowiedzialnych za zapewnienie etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji, w tym przejrzystości, stronniczości, prywatności, odpowiedzialności i bezpieczeństwa. Tak więc wszelkie problemy związane z niewłaściwym wykorzystaniem sztucznej inteligencji lub przerwanymi naruszeniami są rozwiązywane przez zarządzanie sztuczną inteligencją.
Zarządzanie sztuczną inteligencją koncentruje się przede wszystkim na tym, jak odnosi się ono do sprawiedliwości, autonomii i jakości danych. Ponadto skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją wymaga współpracy między zainteresowanymi stronami, takimi jak agencje rządowe, instytucje akademickie, organizacje branżowe i grupy społeczeństwa obywatelskiego.
Celem jest zajęcie się dostępem i kontrolą danych osobowych i informacji oraz wykorzystywanie sztucznej inteligencji w etyczny sposób, który pomaga maksymalizować zyski i potencjalne korzyści oraz minimalizować szkody, naruszenia prawa i niesprawiedliwość.
Ramy zarządzania AI mogą obejmować:
- Opracowywanie kodeksów postępowania i wytycznych etycznych dla deweloperów
- Ustanowienie mechanizmów oceny społecznego i ekonomicznego wpływu sztucznej inteligencji
- Tworzenie ram regulacyjnych zapewniających bezpieczne i niezawodne korzystanie ze sztucznej inteligencji
Tak więc, jeśli zostanie to zrobione prawidłowo, zarządzanie sztuczną inteligencją promuje i umożliwia organizacjom działanie z pełnym zaufaniem i sprawnością, zamiast ich spowalniać.
Kluczowe zasady zarządzania sztuczną inteligencją
Zarządzanie sztuczną inteligencją ma na celu ochronę organizacji i firm korzystających z rozwiązań AI w powstającym oprogramowaniu i technologiach oraz ich klientów korzystających z tych technologii AI.
Robi to, tworząc przewodnik lub politykę regulacyjną dla organizacji, których należy przestrzegać w celu promowania korzystania z etycznej sztucznej inteligencji.
Oto podstawowe zasady rządzące sztuczną inteligencją.
# 1. Mieć empatię
Bardzo ważne jest zaprojektowanie sztucznej inteligencji w taki sposób, aby rozumiała społeczne implikacje jej reakcji i szanowała ludzkie emocje i uczucia.
Brak jasno zdefiniowanych granic i zasad tego, co jest dopuszczalne, może skutkować brakiem empatii w technologiach sztucznej inteligencji, takich jak boty — co może zranić ludzkie uczucia i wpłynąć na reputację i wiarygodność firmy.
#2. Zapewnij przejrzystość
Projektowanie systemów sztucznej inteligencji i certyfikowanie algorytmów sztucznej inteligencji, które jasno wyjaśniają operacje decyzyjne, jest niezbędne, aby uniknąć niezadowolenia lub rozczarowania klientów oraz umożliwić odpowiedzialność i kontrolę.
W związku z tym firmy muszą projektować algorytmy, które komunikują zasady sztucznej inteligencji w oparciu o uprzedzenia i oferują przejrzyste wyjaśnienie, kiedy występuje problem.
#3. Uczciwość i niedyskryminacja
Systemy sztucznej inteligencji mogą utrwalać istniejącą dyskryminację i uprzedzenia, celowo lub nieumyślnie. Dlatego zapewnienie, że systemy sztucznej inteligencji nie naruszają praw człowieka związanych z religią, płcią, płcią, niepełnosprawnością lub rasą, jest konieczne, aby traktować wszystkich ludzi sprawiedliwie i sprawiedliwie.
W związku z tym projektowanie, rozwijanie i wdrażanie sprawiedliwych i niedyskryminujących systemów sztucznej inteligencji, które zapewniają integrację, jest niezbędne i stanowi jedną z kluczowych zasad zarządzania sztuczną inteligencją.
#4. Odchylenie kontrolne
Systemy sztucznej inteligencji zazwyczaj podejmują wszystkie decyzje na podstawie kopalni złota dostępnych danych.
W związku z tym organizacje muszą regulować swoje dane szkoleniowe dotyczące uczenia maszynowego (ML) i oceniać ich wpływ, aby wykrywać stronniczość, która może być nieumyślnie obecna lub wprowadzona do systemu.
#5. Ustal odpowiedzialność
Rozwój i wdrażanie sztucznej inteligencji powinny wiązać się z jasnymi podziałami odpowiedzialności i odpowiedzialności za wszelkie niekorzystne skutki wynikające z ich wykorzystania.
Dlatego dla firm korzystających z systemów sztucznej inteligencji niezwykle ważne jest ustalenie odpowiedzialności w przypadku problemów z jakością lub dokładnością wyników generowanych przez ich systemy sztucznej inteligencji.
#6. Zapewnij bezpieczeństwo i niezawodność
Systemy sztucznej inteligencji mogą znacząco wpłynąć na samopoczucie ludzi. Dlatego niezbędne jest zapewnienie bezpiecznych i niezawodnych systemów sztucznej inteligencji, które nie szkodzą jednostkom ani społeczeństwu.
Organizacje muszą wziąć pod uwagę szereg czynników, w tym jakość danych, architekturę systemu, procesy decyzyjne, algorytmy i inne czynniki, które mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia niezawodności i bezpieczeństwa systemów sztucznej inteligencji.
Dlaczego zarządzanie AI ma znaczenie?
Sztuczna inteligencja wiąże się z własnym zestawem zagrożeń i ograniczeń, aw większości przypadków; Systemy sztucznej inteligencji nie podejmują właściwych decyzji, pomimo prawidłowego wytrenowania modelu.
Na przykład korzystanie ze sztucznej inteligencji wiąże się z krytycznymi kwestiami społecznymi, prawnymi i etycznymi, którymi organizacje muszą się zająć.
Co więcej, 76% dyrektorów generalnych martwi się potencjalnymi wypaczonymi uprzedzeniami i brakiem przejrzystości na globalnym rynku sztucznej inteligencji.
To tutaj zarządzanie AI odgrywa ogromną rolę w zapewnianiu ram, które monitorują i wychwytują ryzyko związane ze sztuczną inteligencją oraz zapewniają etyczne i odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji. Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją pomaga zapewnić przejrzystość, uczciwość i odpowiedzialność w ramach systemów sztucznej inteligencji, które chronią prywatność, szanują prawa człowieka i promują niezawodność.
W związku z tym zarządzanie sztuczną inteligencją jest potrzebne, aby zapobiegać celowemu lub niezamierzonemu wykorzystywaniu sztucznej inteligencji i unikać zagrożeń finansowych, reputacyjnych i regulacyjnych.
Różne warstwy zarządzania AI
Podział zarządzania sztuczną inteligencją na różne warstwy może korzystnie wpłynąć na bezproblemowe wdrożenie reguł.
Jednak żaden standard ani jeden uzgodniony model nie definiuje warstw zarządzania AI, ponieważ różne firmy i organizacje definiują te warstwy w różny sposób.
Niemniej jednak, oto powszechny sposób, w jaki wiele organizacji ustawia warstwy zarządzania AI:
- Warstwa prawna i regulacyjna: ta warstwa obejmuje tworzenie, opracowywanie pomysłów i egzekwowanie zasad, standardów, praw i przepisów regulujących wdrażanie i rozwój wykorzystania sztucznej inteligencji. Ponadto obejmuje również względy społeczne i etyczne, które kształtują wdrażanie sztucznej inteligencji.
- Warstwa techniczna: ta warstwa obejmuje projekt techniczny i wdrożenie systemu sztucznej inteligencji, w tym kwestie takie jak bezpieczeństwo cybernetyczne, jakość danych i uczciwość algorytmiczna.
- Warstwa organizacyjna: ta warstwa zwykle obejmuje nadzór i zarządzanie systemami AI w organizacjach, w tym ich użytkowanie, rozwój i wdrażanie. Ponadto ta warstwa dotyczy również kwestii odpowiedzialności, zarządzania ryzykiem i przejrzystości.
- Poziom międzynarodowy: obejmuje współpracę i koordynację różnych krajów i organizacji globalnych w celu opracowania wspólnych standardów, norm i przepisów dotyczących technologii sztucznej inteligencji. Dodatkowo warstwa ta porusza również kwestie związane z rywalizacją geopolityczną i napięciami.
- Warstwa społeczna: obejmuje wpływ społeczny i kulturowy oraz wykorzystanie systemów sztucznej inteligencji, w tym edukację, prawa człowieka, prywatność, sprawiedliwość, kwestie zatrudnienia i dostęp do technologii sztucznej inteligencji.
Chociaż te warstwy niekoniecznie są odrębne, oferują oparte na współpracy i multidyscyplinarne podejście z udziałem interesariuszy z różnych sektorów, aby umożliwić zarządzanie sztuczną inteligencją.
Jak mierzyć zarządzanie AI?
Brak odpowiednich i dokładnych pomiarów AI i jej systemów może narazić organizacje na ogromne ryzyko.
Aby prawidłowo zarządzać i mierzyć zarządzanie AI, organizacje muszą jasno określić, kto jest odpowiedzialny za zapewnienie zarządzania AI.
Oprócz uwzględnienia przepisów i regulacji narzuconych przez rząd, organizacje muszą również podejmować działania wspierające ich decyzje strategiczne i codzienne operacje.
Środki te obejmują:
Bezpieczeństwo: źródła danych dotyczące bezpieczeństwa modelu i wykorzystania w sztucznej inteligencji. Zrozumienie niewłaściwego użytkowania i manipulowania środowiskami i systemami sztucznej inteligencji jest niezbędne.
Zgodność z przepisami: Innym sposobem mierzenia ładu AI jest zrozumienie, w jaki sposób organizacje przestrzegają zgodności z przepisami, standardami i wymaganiami związanymi z AI. Środki te obejmują ocenę przestrzegania przez organizację zasad bezpieczeństwa, prywatności i wytycznych etycznych.
Błąd systematyczny: w przypadku sztucznej inteligencji błąd systematyczny odnosi się do zniekształceń i błędów systematycznych, które mogą wystąpić podczas opracowywania systemów sztucznej inteligencji, co może prowadzić do dyskryminujących wyników. Pomiar zarządzania sztuczną inteligencją poprzez stronniczość obejmuje ocenę rzetelności algorytmu sztucznej inteligencji, dostęp do procesów decyzyjnych systemu sztucznej inteligencji oraz ocenę jakości i reprezentatywności zestawów danych szkoleniowych.
Przejrzystość: Przejrzystość w sztucznej inteligencji odnosi się do stopnia, w jakim wewnętrzne działanie i operacje systemu sztucznej inteligencji są otwarte i zrozumiałe. Organizacje mogą mierzyć poziom przejrzystości na poziomie wdrożenia i rozwoju.
Audyt: w AI audyt odnosi się do systematycznego i niezależnego przeglądu systemów AI, środowisk, zasad i procedur organizacji. Audyty koncentrują się na różnych aspektach zarządzania sztuczną inteligencją, w tym na ocenie zarządzania danymi, ograniczaniu uprzedzeń, opracowywaniu modeli, algorytmicznym podejmowaniu decyzji, prywatności oraz przeglądaniu dokumentacji etycznej i procesów etycznych.
Odpowiedzialność: w AI odpowiedzialność odnosi się do stopnia, w jakim użytkownicy, programiści i inni interesariusze są rozliczani i odpowiedzialni za działania systemu AI. Obejmuje to wyjaśnienie odpowiedzialności poszczególnych osób i ich roli w korzystaniu z systemów sztucznej inteligencji. Mechanizmy oceny odpowiedzialności obejmują komitety nadzorcze, ramy odpowiedzialności i komisje oceny etycznej.
Pomiar zarządzania sztuczną inteligencją jest wielopłaszczyznowy i uwzględnia kilka czynników, takich jak przejrzystość, uczciwość, odpowiedzialność, bezpieczeństwo, stronniczość i przepisy dotyczące zgodności.
Im szybciej te aspekty pomiarowe zostaną wprowadzone, organizacje snookerowe będą mogły włączyć je do oprogramowania i tym lepiej będą mogły ewoluować wraz z celami organizacji.
Korzyści z zarządzania AI
Zarządzanie sztuczną inteligencją pozwala organizacjom w pełni wykorzystać zalety sztucznej inteligencji, jednocześnie minimalizując powiązane ryzyko i koszty.
Oto najważniejsze korzyści płynące z zarządzania sztuczną inteligencją:
# 1. Zapewnia odpowiedzialne korzystanie ze sztucznej inteligencji
Zarządzanie sztuczną inteligencją gwarantuje, że organizacje rozwijają i wykorzystują systemy sztucznej inteligencji w przejrzysty, etyczny i odpowiedzialny sposób. To odpowiedzialne i etyczne korzystanie z pomocy sztucznej inteligencji promuje zaufanie publiczne do systemów i technologii sztucznej inteligencji oraz zwalcza jej negatywny wpływ.
#2. Poprawiona wydajność
Dobrze zarządzane systemy sztucznej inteligencji pomagają promować i poprawiać produktywność i efektywność poprzez automatyzację zbędnych zadań, usprawnianie procesu decyzyjnego i minimalizowanie zakresu błędów.
#3. Lepszy kapitał własny i podejmowanie decyzji
Lepszy dostęp do danych w zarządzaniu sztuczną inteligencją pomaga promować uczciwość i równość w gromadzeniu danych, pomagając w dokonywaniu dokładnych prognoz i zapobieganiu ryzyku stronniczych wyników.
#4. Sprzyja uczestnictwu i współpracy
Zarządzanie sztuczną inteligencją znacznie ułatwia uczestnictwo i współpracę między kilkoma zainteresowanymi stronami, takimi jak rząd, przemysł, społeczeństwo obywatelskie i specjaliści ze środowisk akademickich. Pomaga promować wspólne zrozumienie zalet sztucznej inteligencji i opracowywać wspólne rozwiązania zagrożeń i wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją.
Wyzwania w zarządzaniu sztuczną inteligencją
Skutecznie zapewniając etyczne systemy sztucznej inteligencji, zarządzanie sztuczną inteligencją napotyka wiele wyzwań.
Konieczne jest sprostanie wyzwaniom związanym z zarządzaniem sztuczną inteligencją, aby osiągnąć długoterminowe korzyści. Te wyzwania to:
- Dyskryminacja i stronniczość: Systemy sztucznej inteligencji, jeśli są szkolone na częściowych danych, mogą stać się bardzo podatne na stronniczość i dyskryminację — jeśli są zaprojektowane bez uwzględnienia różnych perspektyw. Bardzo ważne jest, aby rozwiązać problem częściowego podejmowania decyzji i stronniczości w modelach AI, aby uniknąć dyskryminujących i niesprawiedliwych wyników.
- Brak odpowiedzialności: wiele systemów sztucznej inteligencji jest trudnych do zrozumienia, co sprawia, że pociągnięcie ich do odpowiedzialności za ich wyniki i decyzje stanowi wyzwanie. Konieczne jest, aby systemy sztucznej inteligencji były zgodne z przejrzystością i odpowiedzialnością, aby promować lepsze zrozumienie, w jaki sposób organizacje wykorzystują dane do podejmowania decyzji.
- Ograniczone zasoby i wiedza specjalistyczna: Skuteczne opracowywanie i wdrażanie zarządzania sztuczną inteligencją i jej zasad wymaga znacznej wiedzy fachowej i zasobów, co może stanowić wyzwanie dla mniejszych firm i organizacji.
- Szybko zmieniające się technologie: szybko zmieniająca się technologia sztucznej inteligencji może utrudniać zarządzanie sztuczną inteligencją, aby nadążać za rozwijającymi się technologiami i zwalczać pojawiające się zagrożenia.
Zasoby edukacyjne
# 1. Wprowadzenie do zarządzania sztuczną inteligencją
Ten kurs Udemy na temat wprowadzenia do zarządzania sztuczną inteligencją jest idealny, jeśli chcesz poznać podstawy i zapoznać się z koncepcjami zarządzania sztuczną inteligencją.
Obejmuje 1,5 godziny wykładów wideo na żądanie i osiem zasobów do pobrania, które pomogą Ci zrozumieć, jak monitorować, mierzyć i kontrolować modele oparte na sztucznej inteligencji w Twojej organizacji.
#2. Strategia AI i zarządzanie
Ten kurs na temat strategii AI i zarządzania przez Coursera pozwala odkryć i zrozumieć różne strategie AI stosowane w transformacji biznesowej oraz różne narzędzia, których możesz użyć, aby zminimalizować bariery w korzystaniu z AI i uzyskać przewagę konkurencyjną.
Jest to kurs przyjazny dla początkujących, dzięki któremu nauczysz się wszystkiego, co musisz wiedzieć o zarządzaniu sztuczną inteligencją i strategiach, od najlepszych instruktorów z University of Pennsylvania.
#3. Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) i bezpieczeństwo cybernetyczne
Jeśli kursy nie są dla Ciebie, ta książka o zarządzaniu sztuczną inteligencją i bezpieczeństwie cybernetycznym na Amazon jest idealna do poznania wyjątkowych zagrożeń stwarzanych przez systemy sztucznej inteligencji, tworzenia ram zarządzania sztuczną inteligencją w celu złagodzenia tych zagrożeń oraz różnych zagrożeń bezpieczeństwa cybernetycznego związanych z systemami sztucznej inteligencji.
Dalej omawia wskazówki dotyczące tworzenia ram bezpieczeństwa cybernetycznego do identyfikowania i łagodzenia ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją oraz umiejętności wymaganych do przeprowadzenia przeglądu bezpieczeństwa systemów sztucznej inteligencji. Nie potrzebujesz zaawansowanych statystyk ani umiejętności programistycznych, aby poznać koncepcje zawarte w tej książce i łatwo zastosować je w środowiskach sztucznej inteligencji Twojej organizacji.
#4. Strategia, polityka, praktyka i zarządzanie AI w instytucjach szkolnictwa wyższego
Jeśli zdobywasz wyższe wykształcenie i chcesz poznać koncepcje zarządzania sztuczną inteligencją oraz najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa i polityki, ta książka na Amazon jest właściwa.
Obejmuje takie tematy, jak etyka sztucznej inteligencji, przywództwo administracyjne na poziomie policealnym i efektywność energetyczna, doskonałe źródło informacji dla analityków danych, specjalistów IT, badaczy i specjalistów z szkolnictwa wyższego.
Ostatnie słowa
Zarządzanie sztuczną inteligencją pomaga organizacjom maksymalizować korzyści płynące ze sztucznej inteligencji oraz minimalizować ryzyko i powiązane koszty.
Ustanowienie jasnych wytycznych, ram etycznych i przepisów w celu zapewnienia uczciwości i bezpieczeństwa w systemach sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie. Ten blog pomaga zrozumieć koncepcję zarządzania sztuczną inteligencją, jej znaczenie, korzyści, zastosowania i wyzwania.
Jeśli więc chcesz zapewnić etyczne, uczciwe i bezstronne systemy sztucznej inteligencji, pamiętaj o wdrożeniu ram zarządzania sztuczną inteligencją w swojej organizacji.
Następnie możesz zapoznać się z najważniejszymi umiejętnościami wymaganymi od specjalistów AI.