Artificiell intelligens (AI) är i färd med att omforma våra liv och de sätt vi utför vardagliga sysslor på.
Inom alla branscher och sektorer ser vi numera hur AI-algoritmer tillämpas. Oavsett om vi talar om sjukvård, bankväsende, detaljhandel, finans, säkerhet, transporter, utbildning eller underhållning, så är AI:s närvaro påtaglig.
Statistik visar att den globala AI-marknaden, trots att den redan har ett värde av 136,6 miljarder dollar, förväntas nå en imponerande summa av 1,81 biljoner dollar år 2030.
Trots AI:s stora användningsområden i globala organisationer, hur kan vi garantera att dess algoritmer är rättvisa och i linje med juridiska krav?
Det är här AI-styrning kommer in i bilden.
I den här artikeln kommer vi att fördjupa oss i begreppet AI-styrning. Vi kommer att utforska dess innebörd, grundläggande principer, fördelar, betydelse och mycket mer. Så låt oss dyka direkt in i ämnet.
Vad är AI-styrning?
AI-styrning, eller styrning av artificiell intelligens, är en process som handlar om att definiera en uppsättning regler och riktlinjer för att säkerställa att AI- och maskininlärningsalgoritmer (ML) utvecklas och används på ett rättvist sätt för alla människor.
AI-styrning adresserar en rad viktiga frågor, inklusive transparens, partiskhet, integritet, ansvarsskyldighet och säkerhet. Målet är att säkerställa en etisk användning av AI. Alla problem som rör missbruk eller överträdelser av AI faller inom ramen för AI-styrning.
Det centrala i AI-styrningen är att säkerställa rättvisa, autonomi och datakvalitet. Effektiv AI-styrning kräver dessutom samarbete mellan olika intressenter, inklusive statliga myndigheter, akademiska institutioner, branschorganisationer och grupper inom civilsamhället.
Målet är att hantera tillgång och kontroll över personlig information, och att använda AI på ett etiskt sätt som maximerar potentiella fördelar samtidigt som skador, olagligheter och orättvisor minimeras.
Ett ramverk för AI-styrning kan omfatta följande:
- Utveckling av etiska riktlinjer och uppförandekoder för utvecklare
- Etablering av metoder för att bedöma AI:s sociala och ekonomiska inverkan
- Skapande av regelverk för att säkerställa säker och tillförlitlig användning av AI
När det görs på rätt sätt, främjar och hjälper AI-styrning organisationer att agera med fullt förtroende och smidighet, istället för att bromsas upp.
Viktiga principer för AI-styrning
AI-styrning har som mål att skydda både organisationer och företag som använder AI-lösningar i sin mjukvara och teknologi, samt de kunder som använder dessa AI-tekniker.
Detta uppnås genom att skapa riktlinjer eller reglerande policyer som organisationer kan följa för att främja en etisk användning av AI.
Här är de viktigaste principerna för AI-styrning:
#1. Visa empati
Det är avgörande att AI-system utformas med förmågan att förstå de sociala konsekvenserna av sina handlingar och att respektera mänskliga känslor och upplevelser.
Om vi inte sätter upp tydliga gränser och regler för vad som är acceptabelt kan det leda till att AI-tekniker, som till exempel chatbots, visar brist på empati. Detta kan skada människors känslor och negativt påverka företagets rykte och trovärdighet.
#2. Säkerställ transparens
Det är viktigt att AI-system och algoritmer utformas så att de på ett tydligt sätt kan förklara sina beslutsprocesser. Detta för att undvika missnöje eller besvikelse hos kunderna och för att möjliggöra ansvarsskyldighet och granskning.
Därför måste företag utveckla algoritmer som kommunicerar sina AI-policyer gällande partiskhet och som erbjuder en transparent förklaring när problem uppstår.
#3. Främja rättvisa och icke-diskriminering
AI-system kan oavsiktligt eller avsiktligt upprätthålla diskriminering och fördomar. Det är därför nödvändigt att säkerställa att AI-system inte kränker mänskliga rättigheter relaterade till religion, kön, funktionshinder eller etnicitet, så att alla människor behandlas rättvist och lika.
Utveckling och implementering av rättvisa och icke-diskriminerande AI-system som främjar inkludering är centralt och en av grundprinciperna för AI-styrning.
#4. Kontrollera partiskhet
AI-system fattar beslut utifrån den stora mängd data som finns tillgänglig.
Organisationer måste därför noggrant kontrollera sina träningsdata för maskininlärning (ML) och bedöma dess effekter för att upptäcka eventuella snedvridningar som oavsiktligt kan förekomma eller införas i systemet.
#5. Etablera ansvarsskyldighet
Utveckling och implementering av AI bör åtföljas av tydliga ansvarslinjer för eventuella negativa konsekvenser som uppstår till följd av dess användning.
Det är därför avgörande att företag som använder AI-system tar ansvar om det uppstår problem med kvaliteten eller korrektheten i de resultat som genereras av systemet.
#6. Säkerställ säkerhet och tillförlitlighet
AI-system har potentialen att påverka människors välbefinnande på ett betydande sätt. Det är därför viktigt att säkerställa att AI-system är säkra och pålitliga, och att de inte skadar individer eller samhället.
Organisationer måste beakta en rad faktorer, inklusive datakvalitet, systemarkitektur, beslutsprocesser, algoritmer och mer, för att säkerställa att AI-system är pålitliga och säkra.
Varför är AI-styrning viktig?
AI kommer med en egen uppsättning risker och begränsningar. Ofta fattar AI-system inte alltid de rätta besluten, även om modellen är väl tränad.
Användningen av AI väcker viktiga sociala, juridiska och etiska frågor som organisationer måste hantera.
Dessutom är 76% av VD:ar oroade över potentialen för partiskhet och brist på transparens på den globala AI-marknaden.
Det är här AI-styrning spelar en viktig roll genom att tillhandahålla ett ramverk som övervakar och hanterar AI-risker och säkerställer etisk och ansvarsfull AI-utveckling. Effektiv AI-styrning bidrar till transparens, rättvisa och ansvarsskyldighet inom AI-system, säkerställer integritet, respekterar mänskliga rättigheter och främjar tillförlitlighet.
AI-styrning behövs därför för att förhindra avsiktlig eller oavsiktlig AI-exploatering och för att undvika ekonomiska, reputativa och regulatoriska risker.
Olika lager av AI-styrning
Genom att dela in AI-styrning i olika lager kan implementeringen av regelverket underlättas.
Det finns dock ingen standard eller allmänt accepterad modell för att definiera lagren av AI-styrning, eftersom olika företag och organisationer definierar dessa lager på olika sätt.
Här är ett vanligt sätt som många organisationer använder för att strukturera AI-styrning:
- Juridiskt och regulatoriskt lager: Detta lager omfattar skapandet, utformningen och efterlevnaden av policyer, standarder, lagar och bestämmelser som styr implementeringen och utvecklingen av AI. Det inkluderar även sociala och etiska överväganden som påverkar AI-implementeringen.
- Tekniskt lager: Detta lager omfattar den tekniska utformningen och implementeringen av AI-systemet, inklusive cybersäkerhet, datakvalitet och algoritmisk rättvisa.
- Organisatoriskt lager: Detta lager omfattar tillsyn och hantering av AI-system inom organisationer, inklusive hur de används, utvecklas och implementeras. Det tar också upp frågor om ansvarsskyldighet, riskhantering och transparens.
- Internationellt lager: Detta innebär att samarbeta och samordna mellan olika länder och globala organisationer för att utveckla gemensamma standarder, normer och regler för AI-teknik. Det hanterar även frågor som rör geopolitisk konkurrens och spänningar.
- Socialt lager: Detta inkluderar AI-systemens sociala och kulturella påverkan och användning, inklusive utbildning, mänskliga rättigheter, integritet, rättvisa, sysselsättningsfrågor och tillgång till AI-teknik.
Dessa lager är inte nödvändigtvis helt separata, utan representerar snarare ett samarbetsinriktat och multidisciplinärt tillvägagångssätt som involverar intressenter från olika sektorer för att möjliggöra effektiv AI-styrning.
Hur mäter man AI-styrning?
Om AI-styrningen och dess system inte mäts korrekt och noggrant kan det utsätta organisationer för betydande risker.
För att på ett bra sätt hantera och mäta AI-styrning är det avgörande att organisationer tydligt definierar vem som är ansvarig och redovisningsskyldig för AI-styrningen.
Förutom att ta hänsyn till lagar och bestämmelser som upprätthålls av myndigheter, måste organisationer också vidta åtgärder som stöder deras strategiska beslut och dagliga verksamhet.
Dessa åtgärder inkluderar:
Säkerhet: Det är viktigt att ha koll på datasäkerheten och hur modellen används inom AI. Det är nödvändigt att förstå potentiellt missbruk och manipulering av AI-miljöer och system.
Efterlevnad: Ett annat sätt att mäta AI-styrning är att undersöka hur organisationer följer regler, standarder och krav relaterade till AI. Detta innefattar att utvärdera organisationens efterlevnad av riktlinjer för säkerhet, integritet och etik.
Partiskhet: Inom AI hänvisar partiskhet till de snedvridningar och systematiska fel som kan uppstå under utvecklingen av AI-system, vilket kan leda till diskriminerande resultat. Mätning av AI-styrning genom partiskhet innebär att bedöma rättvisan i AI-algoritmen, tillgången till AI-systemets beslutsprocesser och kvaliteten samt representativiteten i träningsdatauppsättningarna.
Transparens: Transparens inom AI avser i vilken utsträckning AI-systemets inre funktioner är öppna och begripliga. Organisationer kan mäta transparensnivån på både drifts- och utvecklingsnivå.
Granskning: Inom AI avser granskning den systematiska och oberoende utvärderingen av en organisations AI-system, miljöer, policyer och rutiner. Granskningar fokuserar på olika aspekter av AI-styrning, inklusive utvärdering av datahantering, begränsning av partiskhet, modellutveckling, algoritmbaserat beslutsfattande, integritet, samt genomgång av etisk dokumentation och etiska processer.
Ansvarsskyldighet: Inom AI hänvisar ansvarsskyldighet till i vilken utsträckning användare, utvecklare och andra intressenter hålls ansvariga för AI-systemets handlingar. Det innebär att klargöra en individs ansvarsområden och deras roll i användningen av AI-system. Mekanismer för att utvärdera ansvarsskyldighet inkluderar tillsynskommittéer, ramverk för ansvar och etiska granskningsnämnder.
Att mäta AI-styrning är mångfacetterat och omfattar flera faktorer som transparens, rättvisa, ansvarsskyldighet, säkerhet, partiskhet och efterlevnad av regler.
Ju tidigare dessa aspekter av mätning implementeras, desto bättre kan organisationerna integrera dem i sin programvara och desto bättre kan de anpassa sig till organisationens mål.
Fördelar med AI-styrning
AI-styrning ger organisationer möjligheten att fullt ut dra nytta av AI:s fördelar samtidigt som risker och kostnader minimeras.
Här är de viktigaste fördelarna med AI-styrning:
#1. Säkerställer ansvarsfull användning av AI
AI-styrning säkerställer att organisationer utvecklar och använder AI-system på ett transparent, etiskt och ansvarsfullt sätt. Denna ansvarsfulla och etiska användning av AI bidrar till att främja allmänhetens förtroende för AI-system och -tekniker, och motverkar dess negativa effekter.
#2. Ökad effektivitet
Välstyrda AI-system hjälper till att öka produktiviteten och effektiviteten genom att automatisera repetitiva uppgifter, förbättra beslutsfattandet och minimera risken för fel.
#3. Förbättrad rättvisa och beslutsfattande
Bättre tillgång till data inom ramen för AI-styrning främjar rättvisa i datainsamlingen, bidrar till att göra mer precisa förutsägelser och minskar risken för partiska resultat.
#4. Främjar deltagande och samarbete
AI-styrning underlättar aktivt deltagande och samarbete mellan olika intressenter, inklusive myndigheter, industrier, civilsamhället och akademiker. Det hjälper till att skapa en gemensam förståelse för AI:s fördelar och att utveckla gemensamma lösningar för att hantera risker och utmaningar kopplade till AI.
Utmaningar inom AI-styrning
AI-styrning står inför många utmaningar i sitt arbete med att säkerställa etiska AI-system.
Det är viktigt att ta itu med dessa utmaningar för att uppnå långsiktiga fördelar med AI-styrning. Dessa utmaningar är:
- Diskriminering och partiskhet: Om AI-system tränas på partiska data kan de bli känsliga för partiskhet och diskriminering, speciellt om de utformas utan att ta hänsyn till olika perspektiv. Det är nödvändigt att hantera partiskhet i AI-modeller för att undvika diskriminerande och orättvisa resultat.
- Brist på ansvarsskyldighet: Många AI-system är svåra att förstå, vilket gör det svårt att ställa dem till svars för sina resultat och beslut. Det är viktigt att säkerställa transparens och ansvarsskyldighet för att främja en bättre förståelse för hur organisationer använder data för beslutsfattande.
- Begränsade resurser och expertis: Effektiv utveckling och implementering av AI-styrning och dess policyer kräver betydande expertis och resurser, vilket kan vara svårt för mindre företag och organisationer.
- Snabbt föränderlig teknik: Den snabba utvecklingen av AI-tekniken kan göra det svårt för AI-styrningen att hänga med och hantera nya risker.
Lärresurser
#1. Introduktion till AI-styrning
Denna Udemy-kurs om Introduktion till AI-styrning är perfekt om du vill lära dig grunderna och få en översikt över AI-styrningskoncept.
Den består av 1,5 timmars videoföreläsningar och åtta nedladdningsbara resurser som hjälper dig att förstå hur du övervakar, mäter och kontrollerar din organisations AI-baserade modeller.
#2. AI-strategi och styrning
Denna kurs om AI-strategi och styrning från Coursera hjälper dig att upptäcka och förstå olika AI-strategier som används för affärstransformation och olika verktyg du kan använda för att minimera hinder och få en konkurrensfördel med AI.
Det är en nybörjarvänlig kurs där du kan lära dig allt du behöver veta om AI-styrning och strategier från de bästa instruktörerna från University of Pennsylvania.
#3. Artificiell intelligens (AI) Styrning och cybersäkerhet
Om kurser inte är något för dig, är denna bok om AI-styrning och cybersäkerhet från Amazon perfekt för att lära dig om de unika risker som AI-system skapar, skapa ett AI-styrningsramverk för att minska dessa risker, samt olika cybersäkerhetsrisker relaterade till AI-system.
Den utforskar också hur man skapar ett ramverk för cybersäkerhet för att identifiera och minska AI-risker, och vilka färdigheter som krävs för att utföra en säkerhetsgranskning av AI-system. Du behöver inte avancerad statistik- eller programmeringskunskap för att tillgodogöra dig bokens koncept och enkelt tillämpa dem i din organisations AI-miljöer.
#4. Strategi, policy, praktik och styrning för AI i högre utbildningsanstalter
Om du är involverad i högre utbildning och vill lära dig mer om AI-styrningskoncept och bästa praxis för säkerhet och policy, är den här boken från Amazon perfekt för dig.
Den täcker ämnen som etik inom artificiell intelligens, administrativt ledarskap inom högre utbildning och energieffektivitet, och är en utmärkt resurs för datavetare, IT-proffs, forskare och personer inom högre utbildning.
Slutord
AI-styrning hjälper organisationer att maximera fördelarna med AI samtidigt som risker och relaterade kostnader minimeras.
Det är viktigt att upprätta tydliga riktlinjer, etiska ramverk och regelverk för att säkerställa rättvisa och säkerhet inom AI-system. Den här artikeln har hjälpt dig att förstå begreppet AI-styrning, dess betydelse, fördelar, användningsområden och utmaningar.
Så om du vill möjliggöra etiska, rättvisa och opartiska AI-system, se till att införa ett AI-styrningsramverk inom din organisation.
Därefter kan du kolla in de mest efterfrågade färdigheter som krävs för AI-proffs.