AI TRiSM: Διασφάλιση ότι η τεχνητή νοημοσύνη παραμένει ηθική

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Οκτώβριος 20, 2023

Περίληψη Insight

Το 2022, η εταιρεία ερευνών Gartner εισήγαγε το AI TRiSM, που σημαίνει AI Trust, Risk and Security Management, για να διασφαλίσει τη διακυβέρνηση και την αξιοπιστία των μοντέλων AI. Το πλαίσιο αποτελείται από πέντε πυλώνες: επεξήγηση, λειτουργίες μοντέλου, ανίχνευση ανωμαλιών δεδομένων, αντίσταση σε αντίθετες επιθέσεις και προστασία δεδομένων. Η έκθεση υπογραμμίζει ότι η κακή διαχείριση των κινδύνων της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές απώλειες και παραβιάσεις ασφάλειας. Η εφαρμογή του AI TRiSM απαιτεί μια διαλειτουργική ομάδα από νομικά στοιχεία, συμμόρφωση, πληροφορική και ανάλυση δεδομένων. Το πλαίσιο στοχεύει να οικοδομήσει μια κουλτούρα «Υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης», εστιάζοντας σε ηθικές και νομικές ανησυχίες και είναι πιθανό να επηρεάσει τις τάσεις προσλήψεων, τους κυβερνητικούς κανονισμούς και τις ηθικές εκτιμήσεις στην τεχνητή νοημοσύνη.

AI TRiSM πλαίσιο

Σύμφωνα με την Gartner, υπάρχουν πέντε πυλώνες στο AI TriSM: επεξήγηση, Λειτουργίες Μοντέλου (ModelOps), ανίχνευση ανωμαλιών δεδομένων, αντίσταση σε αντίπαλη επίθεση και προστασία δεδομένων. Με βάση τις προβλέψεις της Gartner, οι οργανισμοί που εφαρμόζουν αυτούς τους πυλώνες θα σημειώσουν αύξηση 50% στην απόδοση του μοντέλου AI σε σχέση με την υιοθέτηση, τους επιχειρηματικούς στόχους και την αποδοχή από τους χρήστες έως το 2026. Επιπλέον, οι μηχανές με τεχνητή νοημοσύνη θα αποτελούν το 20% του εργατικού δυναμικού παγκοσμίως και να συνεισφέρει το 40% της συνολικής οικονομικής παραγωγικότητας έως το 2028.

Τα ευρήματα της έρευνας της Gartner υποδηλώνουν ότι πολλοί οργανισμοί έχουν εφαρμόσει εκατοντάδες ή χιλιάδες μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που τα στελέχη IT δεν μπορούν να κατανοήσουν ή να ερμηνεύσουν. Οι οργανισμοί που δεν διαχειρίζονται επαρκώς τους κινδύνους που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη είναι πολύ πιο επιρρεπείς στο να αντιμετωπίσουν δυσμενή αποτελέσματα και παραβιάσεις. Τα μοντέλα ενδέχεται να μην λειτουργούν όπως προβλέπεται, οδηγώντας σε παραβιάσεις της ασφάλειας και του απορρήτου, καθώς και σε οικονομική, ατομική και φήμη βλάβη. Η ανακριβής εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί επίσης να αναγκάσει τους οργανισμούς να λάβουν λανθασμένες επιχειρηματικές αποφάσεις.

Για την επιτυχή εφαρμογή του AI TRiSM, απαιτείται μια διαλειτουργική ομάδα νομικού, συμμόρφωσης, ασφάλειας, πληροφορικής και προσωπικού ανάλυσης δεδομένων. Η δημιουργία μιας ειδικής ομάδας ή ομάδας εργασίας με κατάλληλη εκπροσώπηση από κάθε επιχειρηματικό τομέα που εμπλέκεται στο έργο τεχνητής νοημοσύνης θα αποφέρει επίσης τα βέλτιστα αποτελέσματα. Είναι επίσης σημαντικό να διασφαλιστεί ότι κάθε μέλος της ομάδας κατανοεί ξεκάθαρα τους ρόλους και τις ευθύνες του, καθώς και τους στόχους και τους στόχους της πρωτοβουλίας AI TRiSM.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Για να γίνει η τεχνητή νοημοσύνη ασφαλής, η Gartner συνιστά αρκετά ζωτικής σημασίας βήματα. Πρώτον, οι οργανισμοί πρέπει να κατανοήσουν τους πιθανούς κινδύνους που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και πώς να τους μετριάσουν. Αυτή η προσπάθεια απαιτεί μια ολοκληρωμένη εκτίμηση κινδύνου που να λαμβάνει υπόψη όχι μόνο την ίδια την τεχνολογία αλλά και τον αντίκτυπό της στους ανθρώπους, τις διαδικασίες και το περιβάλλον.

Δεύτερον, οι οργανισμοί πρέπει να επενδύσουν στη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης, η οποία περιλαμβάνει πολιτικές, διαδικασίες και ελέγχους για τη διαχείριση των κινδύνων της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η στρατηγική περιλαμβάνει τη διασφάλιση ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι διαφανή, εξηγήσιμα, υπεύθυνα και συμμορφώνονται με τους σχετικούς νόμους και κανονισμούς. Επιπλέον, η συνεχής παρακολούθηση και ο έλεγχος των μοντέλων AI είναι ζωτικής σημασίας για τον εντοπισμό και τον μετριασμό τυχόν πιθανών κινδύνων που μπορεί να προκύψουν με την πάροδο του χρόνου. Τέλος, οι οργανισμοί πρέπει να αναπτύξουν μια κουλτούρα ασφάλειας τεχνητής νοημοσύνης, προωθώντας την ευαισθητοποίηση, την εκπαίδευση και την κατάρτιση μεταξύ των εργαζομένων και των ενδιαφερομένων. Αυτά τα βήματα περιλαμβάνουν εκπαίδευση σχετικά με την ηθική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, τους κινδύνους που συνδέονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τον τρόπο αναγνώρισης και αναφοράς ζητημάτων ή ανησυχιών. 

Αυτές οι προσπάθειες πιθανότατα θα έχουν ως αποτέλεσμα περισσότερες εταιρείες να δημιουργήσουν τα Υπεύθυνα τμήματα τεχνητής νοημοσύνης τους. Αυτό το αναδυόμενο πλαίσιο διακυβέρνησης αντιμετωπίζει τα νομικά και ηθικά εμπόδια που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη τεκμηριώνοντας τον τρόπο με τον οποίο τα προσεγγίζουν οι οργανισμοί. Το πλαίσιο και οι σχετικές πρωτοβουλίες του θέλουν να εξαλείψουν την ασάφεια για να αποτρέψουν ανεπιθύμητες αρνητικές συνέπειες. Οι αρχές ενός πλαισίου Responsible AI επικεντρώνονται στο σχεδιασμό, την ανάπτυξη και τη χρήση AI με τρόπους που ωφελούν τους εργαζόμενους, παρέχουν αξία στους πελάτες και επηρεάζουν θετικά την κοινωνία.

Συνέπειες του AI TRiSM

Οι ευρύτερες επιπτώσεις του AI TRiSM μπορεί να περιλαμβάνουν: 

• Καθώς το AI TRiSM γίνεται όλο και πιο σημαντικό, οι εταιρείες θα πρέπει να προσλάβουν περισσότερους ειδικευμένους εργαζομένους με γνώσεις σε αυτόν τον τομέα, όπως αναλυτές ασφάλειας AI, διαχειριστές κινδύνου και ηθικολόγους.
• Νέα ηθικά και ηθικά ζητήματα, όπως η ανάγκη για διαφάνεια, δικαιοσύνη και υπευθυνότητα στη χρήση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.
• Καινοτομίες επαυξημένες με AI που είναι ασφαλείς, αξιόπιστες και αξιόπιστες.
• Αυξημένη πίεση για κυβερνητικές ρυθμίσεις για την προστασία ατόμων και οργανισμών από κινδύνους που σχετίζονται με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
• Μεγαλύτερη εστίαση στη διασφάλιση ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι προκατειλημμένα έναντι συγκεκριμένων ομάδων ή ατόμων.
• Νέες ευκαιρίες για όσους διαθέτουν δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης και ενδεχομένως εκτοπίζοντας αυτούς που δεν τις διαθέτουν.
• Αυξημένη κατανάλωση ενέργειας και ικανότητα αποθήκευσης δεδομένων για συνεχώς ενημερωμένα δεδομένα προπόνησης.
• Περισσότερες εταιρείες επιβάλλονται πρόστιμα επειδή δεν υιοθέτησαν παγκόσμια πρότυπα Υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης.

Ερωτήσεις προς εξέταση

• Εάν εργάζεστε σε τεχνητή νοημοσύνη, πώς εκπαιδεύει η εταιρεία σας τους αλγόριθμους της ώστε να είναι ηθικοί;
• Ποιες είναι οι προκλήσεις της δημιουργίας συστημάτων Responsible AI;