هوش مصنوعی در سراسر جهان صنایع را متحول می کند ، اما با این تحول مسئولیت قابل توجهی به دست می آید. از آنجا که این سیستم ها به طور فزاینده ای تصمیمات مهم تجاری را پیش می برند ، شرکت ها با خطرات در حال افزایش در رابطه با تعصب ، شفافیت و انطباق روبرو هستند. عواقب AI بدون بررسی می تواند شدید باشد ، از مجازات های قانونی تا خسارت شهرت – اما هیچ شرکتی محکوم به آن نیست. این راهنما به بررسی خطرات تعصب کلیدی سازمان ها می پردازد و استراتژی های پیروی از عمل را برای کاهش این خطرات ضمن حفظ نوآوری ، تشریح می کند.
تعصب AI خطرناک است که شرکت ها با آن روبرو هستند
هوش مصنوعی در حال تغییر صنایع است ، اما همانطور که گفته شد ، خطرات قابل توجهی دارد. تعصب در تصمیم گیری های محور AI می تواند منجر به تبعیض ، مشکلات قانونی و خسارت شهرت شود-و این فقط برای مبتدیان است. مشاغل با تکیه بر هوش مصنوعی باید برای اطمینان از انصاف ، شفافیت و رعایت مقررات در حال تحول ، این خطرات را برطرف کنند. موارد زیر خطراتی است که شرکت ها اغلب در مورد تعصب هوش مصنوعی با آن روبرو هستند.
تعصب الگوریتمی در تصمیم گیری
ابزارهای استخدام شده با هوش مصنوعی می توانند تعصبات را تقویت کنند و بر تصمیمات استخدام و ایجاد خطرات قانونی تأثیر بگذارند. در صورت آموزش بر روی داده های مغرضانه ، این سیستم ها ممکن است از جمعیت خاصی نسبت به دیگران حمایت کنند و منجر به شیوه های استخدام تبعیض آمیز شوند. به عنوان مثال ، دادخواستهای تبعیض سنی علیه شرکت هایی مانند ارائه شده است روز کاری برای استفاده از هوش مصنوعی در استخدام و استخدام. ابزارهای ارزیابی عملکرد همچنین می توانند منعکس کننده تعصب در محل کار ، تأثیرگذاری بر تبلیغات و پرداخت باشند.
در امور مالی ، امتیاز دهی به اعتبار AI ممکن است وام به گروه های خاصی را انکار کند و قوانین وام عادلانه را نقض کند. به همین ترتیب ، الگوریتم های عدالت کیفری که در تصمیمات مجازات و تصمیم گیری به کار می روند ، می توانند نابرابری های نژادی را پراکنده کنند. حتی ابزارهای خدمات مشتری با هوش مصنوعی می توانند تعصب را نشان دهند ، و بر اساس نام مشتری یا الگوی گفتار ، سطوح مختلفی از کمک ها را ارائه می دهند.
عدم شفافیت و توضیح
بسیاری از مدل های هوش مصنوعی به عنوان “جعبه های سیاه” عمل می کنند و فرآیندهای تصمیم گیری خود را نامشخص می دانند. این عدم شفافیت ، تشخیص و تصحیح تعصبات را برای شرکت ها دشوار می کند و خطر تبعیض را افزایش می دهد. (بعداً در مورد شفافیت بیشتر لمس خواهیم کرد.) اگر سیستم های AI نتایج مغرضانه تولید کنند ، شرکت ها ممکن است با عواقب قانونی روبرو شوند ، حتی اگر آنها کاملاً درک نکنند که الگوریتم ها چگونه کار می کنند. نمی توان بیش از حد اظهار داشت که عدم توانایی در توضیح تصمیمات هوش مصنوعی همچنین می تواند اعتماد مشتری و اعتماد به نفس نظارتی را از بین ببرد.
داده ها
مدل های هوش مصنوعی به داده های آموزش بستگی دارند و اگر این داده ها حاوی تعصبات اجتماعی باشد ، مدل ها آنها را تکرار می کنند. به عنوان مثال ، نشان داده شده است که سیستم های تشخیص چهره بیشتر از سایرین مردم را از گروه های اقلیت آگاه می کنند. مدل های زبانی همچنین می توانند کلیشه های فرهنگی را منعکس کنند و منجر به تعامل مغرضانه مشتری شوند. اگر داده های آموزشی نتوانند تنوع کامل مخاطبان یک شرکت را نشان دهند ، تصمیمات محور AI ممکن است ناعادلانه یا نادرست باشد. مشاغل باید اطمینان حاصل کنند که مجموعه داده های آنها فراگیر است و به طور مرتب برای تعصب حسابرسی می شود.
عدم قطعیت نظارتی و در حال تحول استانداردهای قانونی
مقررات هوش مصنوعی هنوز در حال توسعه و تلاش برای ادامه نوآوری و ایجاد عدم اطمینان برای شرکت ها هستند. بدون دستورالعمل های حقوقی واضح ، مشاغل ممکن است برای اطمینان از انطباق ، افزایش خطر دادخواست ، تلاش کنند. تنظیم کننده ها توجه بیشتری به تعصب هوش مصنوعی می کنند و قوانین سختگیرانه تر در آینده احتمالاً است. شرکت هایی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند باید با اجرای شیوه های مسئول هوش مصنوعی و نظارت بر مقررات نوظهور ، از این تغییرات جلوتر بمانند.
خسارت های شهرت و خطرات مالی
اخبار مربوط به تعصب AI می تواند واکنش های عمومی زیادی را به همراه داشته باشد ، به برند یک شرکت آسیب برساند و اعتماد مشتری را کاهش دهد. مشاغل ممکن است با تحریم ، از دست دادن سرمایه گذاران و کاهش فروش روبرو شوند. جریمه های قانونی و شهرک های تبعیض مربوط به هوش مصنوعی نیز می تواند پرهزینه باشد. برای کاهش این خطرات ، شرکت ها باید در توسعه هوش مصنوعی اخلاقی ، ممیزی های تعصب و اقدامات شفافیت سرمایه گذاری کنند. پرداختن به تعصب هوش مصنوعی برای حفظ اعتبار و موفقیت بلند مدت بسیار مهم است ، که ما را به سمت استراتژی های انطباق سوق می دهد.
اقدامات کلیدی انطباق برای کاهش تعصب AI
تعصب هوش مصنوعی خطرات مالی قابل توجهی را نشان می دهد ، با شهرک های قانونی و جریمه های نظارتی که به میلیارد ها دلار می رسد. همانطور که در ابتدا گفته شد ، شرکت هایی که نتوانستند با تعصب هوش مصنوعی روبرو شوند ، با دعاوی ، صدمات به اعتبار و کاهش اعتماد مشتری روبرو هستند. قیام عمومی پیرامون آن را به یاد داشته باشید دادخواست تبعیض آمیز راه حل های در سال 2022؟ تعداد کمی از مردم معتقدند که Saferent کاملاً از این حادثه دوباره برگشته است.
مدیریت و مدیریت داده ها
یک رویکرد ساختاری برای اخلاق هوش مصنوعی با یک کمیته عملکردی، یک کارگروه بررسی بازرگانی هاروارد سالهاست که لازم است. این تیم باید شامل حقوقی ، انطباق ، علوم داده و نمایندگان اجرایی باشد. نقش آنها تعریف مسئولیت پذیری و اطمینان از تراز هوش مصنوعی با استانداردهای اخلاقی است. به طور معمول ، یک نفر این کمیته را رهبری می کند و گروهی از افراد آموزش دیده و اختصاصی را هدایت می کند.
علاوه بر کمیته ، یک سیاست رسمی اخلاق هوش مصنوعی ضروری است. این قلب تلاش کمیته است که انصاف ، شفافیت و حریم خصوصی داده ها را پوشش می دهد. شرکت ها همچنین باید با مکانیسم های گزارش دهی برای تشخیص و تصحیح تعصب ، دستورالعمل های روشنی را برای توسعه و استقرار الگوریتم تعیین کنند.
تعصب اغلب ناشی از داده های آموزش ناقص است. بنابراین ، مشاغل باید پروتکل های جمع آوری داده های دقیق را پیاده سازی کنند ، و اطمینان حاصل کنند که مجموعه داده ها منعکس کننده جمعیت متنوع هستند. ابزارهای تشخیص تعصب باید داده ها را قبل از استقرار سیستم های AI ارزیابی کنند. تکنیک هایی مانند debiasing مخالف و وزن مجدد می توانند تعصب الگوریتمی را کاهش دهند. ممیزی های منظم به حفظ انصاف کمک می کنند ، و اطمینان از تصمیمات هوش مصنوعی با گذشت زمان باقی می ماند.
شفافیت ، انطباق و بهبود
بسیاری از مدل های هوش مصنوعی به عنوان جعبه های سیاه عمل می کنند و تصمیمات خود را برای تفسیر دشوار می کنند. شرکت ها باید تکنیک های قابل توضیح AI (XAI) را در اولویت قرار دهند که بینشی در مورد نحوه کار الگوریتم ها ارائه می دهد. تجسم تصمیم گیری هوش مصنوعی به ایجاد اعتماد به ذینفعان کمک می کند. مستند سازی طراحی سیستم و منابع داده باعث افزایش شفافیت می شود. شرکت ها باید به وضوح محدودیت های هوش مصنوعی را برای کاهش خطرات برقرار کنند.
مقررات هوش مصنوعی به سرعت در حال تحول است. مشاغل باید در مورد قوانینی مانند GDPR و دستورالعمل های نوظهور هوش مصنوعی آگاه باشند. ارزیابی منظم ریسک قانونی به شناسایی شکاف های انطباق کمک می کند. مشاوره با کارشناسان حقوقی تضمین می کند که سیستم های هوش مصنوعی استانداردهای نظارتی را رعایت کرده و باعث کاهش قرار گرفتن در معرض مسئولیت می شوند.
انطباق هوش مصنوعی یک روند مداوم است. شرکت ها باید معیارهای انصاف و شاخص های عملکرد را ردیابی کنند. مکانیسم های بازخورد کاربر می تواند تعصبات پنهان را برجسته کند. سرمایه گذاری در آموزش اخلاق هوش مصنوعی ، فرهنگ توسعه مسئول را تقویت می کند. ارتباطات باز و همکاری به سازمانها کمک می کند تا از خطرات خودداری کنند و اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی منصفانه و سازگار است.
استراتژی های مدیریت ریسک عملی برای انطباق هوش مصنوعی
مجدداً ، عدم رعایت هوش مصنوعی خطرات مالی شدیدی را به همراه دارد و منجر به جریمه های قانونی ، خسارت شهرت و درآمد از دست رفته است زیرا ما شاهد تجربه سایر شرکت ها در گذشته بودیم. شرکت ها باید برای جلوگیری از اشتباهات گران قیمت ، استراتژی های مدیریت ریسک فعال را اتخاذ کنند – اما چگونه؟ در اینجا چند نکته عملی برای جلوگیری از فرود شرکت ها در آب گرم وجود دارد:
ارزیابی و نقشه برداری ریسک: ارزیابی دقیق ریسک هوش مصنوعی به شناسایی تعصبات احتمالی و نگرانی های اخلاقی کمک می کند. مشاغل باید خطرات را در هر مرحله ، از جمع آوری داده ها گرفته تا استقرار الگوریتم ارزیابی کنند. اولویت بندی خطرات بر اساس شدت ، تخصیص منابع کارآمد را تضمین می کند. به علاوه ، ایجاد نقشه ریسک یک چارچوب بصری برای درک آسیب پذیری های هوش مصنوعی فراهم می کند. این گام به گام رویکرد مدیریت ریسک به سازمان ها کمک می کند تا خطرات را پیش بینی کرده و استراتژی های کاهش هدف را توسعه دهند.
حاکمیت و کنترل داده ها: حاکمیت داده ها فقط مربوط به انطباق نیست – این مربوط به اعتماد به نفس است. شرکت های هوشمند ضمن تضمین کیفیت برای کاهش تعصب ، سیاست های روشنی را برای جمع آوری و ذخیره سازی داده ها ایجاد می کنند. با اجرای کنترل های دسترسی متفکرانه و استفاده از رمزگذاری استراتژیک ، شما از اطلاعات حساس و بدون قربانی کردن ابزار محافظت می کنید. این در حال ایجاد GuardRails است که هم از سیستم AI شما محافظت کرده و هم فعال می شود.
حسابرسی و اعتبار سنجی الگوریتم: حسابرسی های منظم اساساً بررسی سلامت هوش مصنوعی شما هستند. هنگام شروع الگوریتم ها به نفع گروه ها یا نتایج خاص ، از معیارهای انصاف به عنوان قطب نمای خود برای لکه بینی فکر کنید. آزمایش یک معامله یک و یک انجام نیست-این در مورد بررسی مداوم است که هوش مصنوعی شما به علامت گذاری می شود. و دقیقاً مانند مردم به مرور زمان در تفکر خود حرکت می کنند ، سیستم های هوش مصنوعی نیز می توانند. به همین دلیل نظارت بر مدل Drift قبل از تأثیرگذاری بر تصمیمات ، مشکلات را به خود جلب می کند. بازآفرینی با داده های تازه ، جریان هوش مصنوعی شما را به جای اینکه در الگوهای منسوخ گیر بیفتد ، نگه می دارد. به یاد داشته باشید که همه چیز را مستند کنید. این اثبات شماست که شما انصاف را جدی می گیرید.
نظارت و گزارش رعایت: نظارت بر هوش مصنوعی شما به معنای جلب مشکلات قبل از مشکل است. هشدارهای زمان واقعی مانند یک سیستم هشدار دهنده اولیه برای خطرات تعصب و انطباق عمل می کنند. کانال های گزارشگر روشن ، تیم خود را قادر می سازد تا وقتی چیزی خاموش به نظر می رسد صحبت کند. شفاف بودن با تنظیم کننده ها فقط دفاعی نیست – این نشان می دهد که شما در مورد AI مسئول جدی هستید و اعتماد ارزشمندی را ایجاد می کنید. این تعهد مراقب نیز خطر ابتلا به آن را حفظ می کند شستشوی هوش مصنوعی از تبدیل شدن به واقعیت برای شرکت خود.
آموزش و آموزش: انطباق هوش مصنوعی در تیمی که آن را بدست می آورد رونق می گیرد. وقتی کارمندان اخلاق و خطرات تعصب را درک می کنند ، آنها به اولین خط دفاع شما تبدیل می شوند. ایجاد فضاهایی برای مکالمه صادقانه به این معنی است که مشکلات زود هنگام مشاهده می شوند. و آن کانال های گزارش ناشناس؟ آنها شبکه های ایمنی هستند که به مردم اجازه می دهند بدون نگرانی صحبت کنند – برای گرفتن نقاط کور قبل از تبدیل شدن به عنوان ، بسیار مهم است.
آمادگی قانونی و نظارتی: ماندن از مقررات هوش مصنوعی فقط مشغول کار قانونی نیست – این حمایت استراتژیک است. این منظره در حال تغییر است و راهنمایی های متخصص را ارزشمند می کند. شرکت های هوشمند فقط واکنش نشان نمی دهند. آنها با برنامه های پاسخ حادثه ای محکم آماده می شوند. مثل این است که قبل از برخورد طوفان چتر داشته باشید. این رویکرد پیشگیرانه فقط از مجازات ها جلوگیری نمی کند – این اعتماد را ایجاد می کند که واقعاً در بازار امروز اهمیت دارد.
انجام اقدامات پیشگیرانه برای انطباق هوش مصنوعی فقط به معنای اجتناب از مجازات ها نیست – این در مورد ایجاد شیوه های پایدار تجاری برای آینده است. با ادامه تکامل هوش مصنوعی ، سازمان هایی که در اولویت اجرای اخلاقی قرار دارند ، از طریق اعتماد به نفس پیشرفته و کاهش مسئولیت ، مزایای رقابتی را به دست می آورند. از ابتدا با تعبیه انصاف و شفافیت در سیستم های هوش مصنوعی خود ، شما فناوری ایجاد می کنید که به همه ذینفعان در خدمت عادلانه است. راه برای مسئول هوش مصنوعی ممکن است نیاز به سرمایه گذاری داشته باشد ، اما جایگزین-با عواقب ناشی از تعصب-در نهایت بسیار پرهزینه تر است.
