Mākslīgais intelekts (AI) pārveido to, kā mēs dzīvojam un veicam ikdienas uzdevumus.
Neviena nozare vai nozare nav atstāta neskarta, kad runa ir par AI algoritmiem. Runājiet par veselības aprūpi, bankām, mazumtirdzniecību, finansēm, drošību, transportu, izglītību un izklaidi — jūs varat redzēt AI lietojumprogrammas visur.
Statistika liecina, ka, lai gan globālā AI tirgus vērtība ir 136,6 miljardi USD, tiek prognozēts, ka līdz 2030. gadam tas sasniegs 1,81 triljonu USD.
Lai gan mākslīgais intelekts ir ārkārtīgi izplatīts globālajās organizācijās, kā tas nodrošina, ka tā algoritmi ir godīgi un atbilst juridiskajām vadlīnijām?
Šeit tiek izmantota AI pārvaldība.
Šajā emuārā mēs iedziļināsimies AI pārvaldībā. Mēs uzzināsim tā nozīmi, principus, priekšrocības, nozīmi un daudz ko citu. Tātad, iesim tieši tajā.
Kas ir AI pārvaldība?
Mākslīgā intelekta pārvaldība jeb AI pārvaldība ir process, kurā tiek definēts noteikumu un politiku kopums, lai nodrošinātu, ka AI un mašīnmācīšanās (ML) algoritmi tiek izstrādāti ar mērķi nodrošināt cilvēkiem godīgu AI ieviešanu.
AI pārvaldība risina dažādus jautājumus, kas ir atbildīgi par AI ētiskas izmantošanas nodrošināšanu, tostarp pārredzamību, neobjektivitāti, privātumu, atbildību un drošību. Tādējādi visas problēmas, kas saistītas ar AI ļaunprātīgu izmantošanu vai pārkāpumiem, risina AI pārvaldība.
AI pārvaldības galvenais uzsvars ir uz to, kā tā ir saistīta ar taisnīgumu, autonomiju un datu kvalitāti. Turklāt efektīvai AI pārvaldībai ir nepieciešama sadarbība starp ieinteresētajām personām, piemēram, valsts aģentūrām, akadēmiskajām iestādēm, nozares organizācijām un pilsoniskās sabiedrības grupām.
Mērķis ir nodrošināt piekļuvi personas datiem un informācijai un kontrolēt tos un izmantot AI ētiskā veidā, kas palīdz palielināt peļņu un iespējamos ieguvumus un samazināt kaitējumu, nelikumības un netaisnību.
AI pārvaldības sistēma var ietvert:
- Rīcības kodeksu un ētikas vadlīniju izstrāde izstrādātājiem
- Mehānismu izveide, lai novērtētu AI sociālo un ekonomisko ietekmi
- Normatīvu regulējumu izveide, lai nodrošinātu AI drošu un uzticamu izmantošanu
Tādējādi, ja tas tiek darīts pareizi, AI pārvaldība veicina un dod iespēju organizācijām darboties ar pilnīgu uzticēšanos un veiklību, nevis palēnina to darbību.
AI pārvaldības galvenie principi
AI pārvaldības mērķis ir aizsargāt organizācijas un uzņēmumus, kas izmanto mākslīgā intelekta risinājumus jaunajā programmatūrā un tehnoloģijās, un to klientus, kuri izmanto šīs AI tehnoloģijas.
Un tas tiek darīts, izveidojot ceļvedi vai regulējošu politiku, kas organizācijām jāievēro, lai veicinātu ētiskā AI izmantošanu.
Šeit ir norādīti AI pārvaldības pamatprincipi.
#1. Esiet empātija
Ir ļoti svarīgi izstrādāt mākslīgo intelektu tā, lai tas izprastu tās reakcijas sociālo ietekmi un respektētu cilvēka emocijas un jūtas.
Skaidri definētu robežu un noteikumu neievērošana attiecībā uz to, kas ir pieņemams, var izraisīt empātijas trūkumu AI tehnoloģijās, piemēram, robotprogrammatūrās, kas var kaitēt cilvēku noskaņojumam un ietekmēt uzņēmuma reputāciju un uzticamību.
#2. Nodrošiniet caurspīdīgumu
AI sistēmu izstrāde un AI algoritmu sertifikācija, kas skaidri izskaidro lēmumu pieņemšanas darbības, ir būtiska, lai izvairītos no klientu neapmierinātības vai vilšanās un nodrošinātu atbildību un kontroli.
Tādējādi uzņēmumiem ir jāizstrādā algoritmi, kas paziņo AI politiku par neobjektivitāti un piedāvā pārredzamu skaidrojumu par problēmas rašanos.
#3. Taisnīgums un nediskriminācija
AI sistēmas var tīši vai netīši saglabāt esošo diskrimināciju un aizspriedumus. Tāpēc ir jānodrošina, ka mākslīgā intelekta sistēmas nepārkāpj cilvēktiesības saistībā ar reliģiju, dzimumu, dzimumu, invaliditāti vai rasi, lai tās izturētos pret visiem cilvēkiem godīgi un vienlīdzīgi.
Tādējādi godīgu un nediskriminējošu AI sistēmu izstrāde, izstrāde un ieviešana, kas nodrošina iekļautību, ir būtiska un viens no galvenajiem AI pārvaldības principiem.
#4. Kontroles novirze
AI sistēmas parasti pieņem visus savus lēmumus, pamatojoties uz pieejamo datu zelta raktuvēm.
Tādējādi organizācijām ir jāregulē savi mašīnmācības (ML) apmācības dati un jānovērtē to ietekme, lai atklātu novirzes, kas var netīši pastāvēt vai ieviestas sistēmā.
#5. Izveidot atbildību
AI izstrādei un ieviešanai ir jābūt skaidrām atbildības līnijām un atbildībai par jebkādiem nelabvēlīgiem rezultātiem, kas rodas to izmantošanas rezultātā.
Tāpēc uzņēmumiem, kas izmanto AI sistēmas, ir ļoti svarīgi noteikt atbildību, ja rodas problēmas ar to AI sistēmu radītā rezultāta kvalitāti vai precizitāti.
#6. Nodrošiniet drošību un uzticamību
AI sistēmas var būtiski ietekmēt cilvēku labklājību. Tāpēc ir svarīgi nodrošināt drošas un uzticamas AI sistēmas, kas nekaitētu indivīdiem vai sabiedrībai.
Organizācijām ir jāņem vērā vairāki faktori, tostarp datu kvalitāte, sistēmas arhitektūra, lēmumu pieņemšanas procesi, algoritmi un citi faktori, kas ir būtiski, lai nodrošinātu AI sistēmu uzticamību un drošību.
Kāpēc AI pārvaldībai ir nozīme?
AI nāk ar savu risku un ierobežojumu kopumu, un vairumā gadījumu; AI sistēmas nepieņem pareizos lēmumus, neskatoties uz to, ka modelis ir pareizi apmācīts.
Piemēram, AI izmantošana rada kritiskas sociālās, juridiskās un ētiskās problēmas, kas organizācijām jārisina.
Turklāt 76% vadītāju uztraucas par iespējamu novirzi un pārredzamības trūkumu globālajā AI tirgū.
Šeit AI pārvaldībai ir milzīga nozīme, nodrošinot sistēmu, kas uzrauga un aptver AI riskus un nodrošina ētisku un atbildīgu AI ieviešanu. Efektīva AI pārvaldība palīdz nodrošināt pārredzamību, godīgumu un atbildību AI sistēmās, kas nodrošina privātumu, ievēro cilvēktiesības un veicina uzticamību.
Tādējādi mākslīgā intelekta pārvaldība ir nepieciešama, lai novērstu tīšu vai netīšu AI izmantošanu un izvairītos no finansiāliem, reputācijas un regulatīviem apdraudējumiem.
Dažādi AI pārvaldības slāņi
AI pārvaldības sadalīšana dažādos slāņos var veicināt noteikumu netraucētu ieviešanu.
Tomēr neviens standarts vai vienots modelis nedefinē AI pārvaldības slāņus, jo dažādi uzņēmumi un organizācijas šos slāņus definē atšķirīgi.
Tomēr šeit ir izplatīts veids, kā vairākas organizācijas nosaka AI pārvaldības slāņus.
- Juridiskais un regulējošais slānis: šis slānis ietver politiku, standartu, likumu un noteikumu izveidi, ideju izstrādi un izpildi, kas regulē mākslīgā intelekta izmantošanas ieviešanu un izstrādi. Turklāt tas ietver arī sociālos un ētiskos apsvērumus, kas veido AI ieviešanu.
- Tehniskais slānis: šis slānis ietver AI sistēmas tehnisko dizainu un ieviešanu, tostarp tādas problēmas kā kiberdrošība, datu kvalitāte un algoritmu godīgums.
- Organizatoriskais slānis: šis slānis parasti ietver AI sistēmu pārraudzību un pārvaldību organizācijās, tostarp to izmantošanu, izstrādi un ieviešanu. Turklāt šajā līmenī tiek risināti arī atbildības, riska pārvaldības un pārredzamības jautājumi.
- Starptautiskais slānis: tas ietver sadarbību un koordināciju starp dažādām valstīm un globālām organizācijām, lai izstrādātu kopīgus AI tehnoloģiju standartus, normas un noteikumus. Turklāt šis slānis pievēršas arī jautājumiem, kas saistīti ar ģeopolitisko konkurenci un spriedzi.
- Sociālais slānis: tas ietver AI sistēmu sociālo un kultūras ietekmi un izmantošanu, tostarp izglītību, cilvēktiesības, privātumu, vienlīdzību, nodarbinātības problēmas un piekļuvi AI tehnoloģijām.
Lai gan šie slāņi ne vienmēr ir atšķirīgi, tie piedāvā sadarbību un daudzdisciplīnu pieeju, iesaistot ieinteresētās personas no dažādām nozarēm, lai nodrošinātu AI pārvaldību.
Kā izmērīt AI pārvaldību?
Pareiza un precīza AI mērījumu un to sistēmu trūkums var pakļaut organizācijas milzīgam riskam.
Lai pareizi pārvaldītu un novērtētu AI pārvaldību, organizācijām ir ļoti svarīgi skaidri definēt, kurš ir atbildīgs un atbildīgs par AI pārvaldības nodrošināšanu.
Papildus valdības īstenoto likumu un noteikumu izskatīšanai organizācijām ir jāveic arī pasākumi, kas palīdz atbalstīt to stratēģiskos lēmumus un ikdienas darbību.
Šie pasākumi ietver:
Drošība: datu plūsmas par modeļa drošību un izmantošanu AI. Ir svarīgi saprast mākslīgā intelekta vides un sistēmu nepareizu izmantošanu un iejaukšanos.
Atbilstība normatīvajiem aktiem: vēl viens veids, kā mērīt AI pārvaldību, ir saprast, kā organizācijas ievēro ar AI saistīto normatīvo atbilstību, standartus un prasības. Pasākumi ietver izvērtēšanu, vai organizācija ievēro drošības, privātuma un ētikas vadlīnijas.
Neobjektivitāte: AI gadījumā novirze attiecas uz traucējumiem un sistemātiskām kļūdām, kas var rasties AI sistēmu izstrādes laikā, kas var izraisīt diskriminējošus rezultātus. AI pārvaldības mērīšana, izmantojot neobjektivitāti, ietver AI algoritma godīguma novērtēšanu, piekļuvi AI sistēmas lēmumu pieņemšanas procesiem un apmācību datu kopu kvalitātes un reprezentativitātes novērtēšanu.
Pārredzamība: AI caurspīdīgums attiecas uz pakāpi, kādā AI sistēmas iekšējā darbība un darbības ir atvērtas un saprotamas. Organizācijas var izmērīt pārredzamības līmeni ieviešanas un izstrādes līmenī.
Audits: AI gadījumā audits attiecas uz sistemātisku un neatkarīgu organizācijas AI sistēmu, vides, politiku un procedūru pārbaudi. Auditi koncentrējas uz dažādiem AI pārvaldības aspektiem, tostarp datu pārvaldības novērtēšanu, neobjektivitātes mazināšanu, modeļu izstrādi, algoritmisku lēmumu pieņemšanu, privātumu un ētiskās dokumentācijas un ētisko procesu pārskatīšanu.
Atbildība: AI gadījumā atbildība attiecas uz to, cik lielā mērā lietotāji, izstrādātāji un citas ieinteresētās personas ir atbildīgi un atbildīgi par AI sistēmas darbībām. Tas ietver indivīda atbildības noskaidrošanu un viņu lomu AI sistēmu izmantošanā. Atbildības novērtēšanas mehānismi ietver pārraudzības komitejas, atbildības sistēmas un ētikas pārbaudes padomes.
AI pārvaldības mērīšana ir daudzpusīga, ņemot vērā vairākus faktorus, piemēram, pārredzamību, godīgumu, atbildību, drošību, neobjektivitāti un atbilstības noteikumus.
Jo ātrāk šie mērījumu aspekti ir ieviesti, snūkera organizācijas var tos iekļaut programmatūrā un jo labāk tās var attīstīties atbilstoši organizācijas mērķiem.
AI pārvaldības priekšrocības
AI pārvaldība ļauj organizācijām pilnībā izmantot AI sniegtās priekšrocības, vienlaikus samazinot saistītos riskus un izmaksas.
Šeit ir norādītas AI pārvaldības kritiskās priekšrocības:
#1. Nodrošina atbildīgu AI izmantošanu
AI pārvaldība nodrošina, ka organizācijas izstrādā un izmanto AI sistēmas pārredzamā, ētiskā un atbildīgā veidā. Šī atbildīgā un ētiskā mākslīgā intelekta izmantošana palīdz veicināt sabiedrības uzticēšanos AI sistēmām un tehnoloģijām un cīnīties ar tās negatīvo ietekmi.
#2. Uzlabota efektivitāte
Labi pārvaldītas AI sistēmas palīdz veicināt un uzlabot produktivitāti un efektivitāti, automatizējot liekos uzdevumus, uzlabojot lēmumu pieņemšanu un samazinot kļūdu skaitu.
#3. Uzlabota vienlīdzība un lēmumu pieņemšana
Labāka piekļuve datiem mākslīgā intelekta pārvaldībā palīdz veicināt godīgumu un vienlīdzību datu vākšanā, palīdzot veikt precīzas prognozes un novērst neobjektīvu rezultātu risku.
#4. Veicina līdzdalību un sadarbību
AI pārvaldība ievērojami atvieglo vairāku ieinteresēto personu, piemēram, valdības, nozares, pilsoniskās sabiedrības un akadēmisko aprindu profesionāļu, līdzdalību un sadarbību. Tas palīdz veicināt kopīgu izpratni par AI priekšrocībām un izstrādāt kopīgus risinājumus AI riskiem un izaicinājumiem.
Izaicinājumi AI pārvaldībā
Lai gan efektīvi nodrošina ētiskas AI sistēmas, AI pārvaldība saskaras ar daudzām problēmām.
Ir svarīgi risināt AI pārvaldības problēmas, lai gūtu ilgtermiņa ieguvumus. Šie izaicinājumi ir:
- Diskriminācija un neobjektivitāte: ja AI sistēmas tiek apmācītas par daļējiem datiem, tās var kļūt ļoti jutīgas pret neobjektivitāti un diskrimināciju, ja tās ir izstrādātas, neņemot vērā dažādas perspektīvas. Ir ļoti svarīgi risināt jautājumu par daļēju lēmumu pieņemšanu un neobjektivitāti AI modeļos, lai izvairītos no diskriminējošiem un negodīgiem rezultātiem.
- Atbildības trūkums: daudzas AI sistēmas ir grūti saprotamas, tāpēc ir grūti saukt tās pie atbildības par rezultātiem un lēmumiem. Ir svarīgi panākt, lai AI sistēmas ievērotu pārredzamību un atbildību, lai veicinātu labāku izpratni par to, kā organizācijas izmanto datus lēmumu pieņemšanai.
- Ierobežoti resursi un zināšanas: efektīvai AI pārvaldības un tās politikas izstrādei un ieviešanai ir vajadzīgas ievērojamas profesionālas zināšanas un resursi, kas var būt izaicinājums mazākiem uzņēmumiem un organizācijām.
- Strauji mainīgās tehnoloģijas: strauji mainīgā AI tehnoloģija var apgrūtināt AI pārvaldību, lai neatpaliktu no tehnoloģiju attīstības un cīnītos pret jauniem riskiem.
Mācību resursi
#1. Ievads AI pārvaldībā
Šis Udemy kurss par ievadu AI pārvaldībā ir lieliski piemērots, ja vēlaties apgūt pamatus un iepazīstināt sevi ar AI pārvaldības koncepcijām.
Tas ietver 1,5 stundas lekciju video pēc pieprasījuma un astoņus lejupielādējamus resursus, kas palīdz saprast, kā pārraudzīt, izmērīt un kontrolēt jūsu organizācijas uz AI balstītos modeļus.
#2. AI stratēģija un pārvaldība
Šis Coursera kurss par AI stratēģiju un pārvaldību ļauj atklāt un izprast dažādas AI stratēģijas, ko izmanto uzņēmējdarbības pārveidošanā, un dažādus rīkus, ko varat izmantot, lai samazinātu AI izmantošanas šķēršļus un iegūtu konkurences priekšrocības.
Tas ir iesācējiem draudzīgs kurss, lai uzzinātu visu, kas jums jāzina par AI pārvaldību un stratēģijām no Pensilvānijas universitātes labākajiem pasniedzējiem.
#3. Mākslīgā intelekta (AI) pārvaldība un kiberdrošība
Ja kursi jums nepatīk, šī AI pārvaldības un kiberdrošības grāmata vietnē Amazon ir lieliski piemērota, lai uzzinātu par unikālajiem AI sistēmu radītajiem riskiem, izveidotu AI pārvaldības sistēmu šo risku mazināšanai un dažādiem ar AI sistēmām saistītajiem kiberdrošības riskiem.
Tajā tālāk tiek pētīti padomi, kā izveidot kiberdrošības sistēmu, lai identificētu un mazinātu AI riskus un prasmes, kas nepieciešamas, lai veiktu AI sistēmu drošības pārbaudi. Jums nav nepieciešamas uzlabotas statistikas vai programmēšanas prasmes, lai apgūtu šīs grāmatas jēdzienus un viegli izmantotu tos savas organizācijas AI vidēs.
#4. AI stratēģija, politika, prakse un pārvaldība augstākās izglītības iestādēs
Ja jūs iegūstat augstāko izglītību un vēlaties uzzināt par AI pārvaldības koncepcijām un labāko drošības un politikas praksi, šī grāmata par Amazon ir īstā.
Tas aptver tādas tēmas kā mākslīgā intelekta ētika, pēcvidusskolas administratīvā vadība un energoefektivitāte, kas ir lielisks resurss datu zinātniekiem, IT speciālistiem, pētniekiem un augstākās izglītības speciālistiem.
Nobeiguma vārdi
AI pārvaldība palīdz organizācijām maksimāli palielināt AI ieguvumus un samazināt riskus un saistītās izmaksas.
Ir ļoti svarīgi izveidot skaidras vadlīnijas, ētikas pamatnostādnes un noteikumus, lai nodrošinātu godīgumu un drošību AI sistēmās. Šis emuārs palīdz izprast AI pārvaldības jēdzienu, tā nozīmi, priekšrocības, lietojumus un izaicinājumus.
Tātad, ja vēlaties iespējot ētiskas, godīgas un objektīvas AI sistēmas, savā organizācijā ieviešiet AI pārvaldības sistēmu.
Pēc tam varat apskatīt populārākās AI profesionāļiem nepieciešamās prasmes.