Artificiell intelligens (AI) förändrar hur vi lever och utför dagliga uppgifter.
Det finns ingen industri eller sektor som lämnas oberörd när det kommer till AI-algoritmer. Prata om sjukvård, bank, detaljhandel, finans, säkerhet, transport, utbildning och underhållning – du kan se tillämpningarna av AI överallt.
Statistik tyder på att även om den globala AI-marknaden är värd 136,6 miljarder dollar, förväntas den nå 1,81 biljoner dollar år 2030.
Även om AI har en enorm användning bland globala organisationer, hur säkerställer den att dess algoritmer är rättvisa och följer juridiska riktlinjer?
Det är här AI-styrning kommer in i bilden.
I den här bloggen kommer vi att dyka djupt in i AI-styrning. Vi kommer att lära oss dess innebörd, principer, fördelar, betydelse och mer. Så, låt oss gå direkt in i det.
Innehållsförteckning
Vad är AI Governance?
Styrning av artificiell intelligens eller AI-styrning är processen för att definiera en uppsättning regler och policyer för att säkerställa att AI- och Machine Learning (ML)-algoritmerna utvecklas med syftet att använda AI på ett rättvist sätt för människorna.
AI-styrning tar upp olika frågor som är ansvariga för att säkerställa den etiska användningen av AI, inklusive transparens, partiskhet, integritet, ansvarsskyldighet och säkerhet. Så, alla frågor relaterade till missbruk av AI eller brutna överträdelser tas upp av AI-styrning.
Det primära fokuset för AI-styrning är hur det relaterar till rättvisa, autonomi och datakvalitet. Dessutom kräver effektiv AI-styrning samarbete mellan intressenter, som statliga myndigheter, akademiska institutioner, branschorganisationer och civilsamhällesgrupper.
Målet är att ta itu med åtkomst och kontroll till personlig data och information och använda AI på ett etiskt sätt som hjälper till att maximera vinster och potentiella fördelar och minimera skador, olagligheter och orättvisor.
AI-styrningsramverket kan inkludera följande:
- Utveckla uppförandekoder och etiska riktlinjer för utvecklare
- Etablering av mekanismer för att utvärdera den sociala och ekonomiska effekten av AI
- Skapa regelverk för att säkerställa säker och tillförlitlig användning av AI
När det görs rätt, främjar och ger AI-styrning organisationer att fungera med fullständigt förtroende och smidighet istället för att sakta ner dem.
Nyckelprinciper för AI-styrning
AI-styrning syftar till att skydda organisationer och företag som använder AI-lösningar i framväxande mjukvara och teknologier och deras kunder som använder dessa AI-tekniker.
Och det gör det genom att skapa en guide eller en reglerande policy för organisationer att följa för att främja användningen av etisk AI.
Här är de grundläggande principerna för styrning av AI.
#1. Ha empati
Det är avgörande att designa AI på ett sådant sätt att den förstår de sociala konsekvenserna av hur den reagerar och respekterar mänskliga känslor och känslor.
Att inte sätta tydligt definierade gränser och regler för vad som är acceptabelt kan resultera i brist på empati i AI-tekniker som bots – vilket kan skada mänskliga känslor och påverka företagets rykte och trovärdighet.
#2. Ge transparens
Att designa AI-system och certifiera AI-algoritmer som tydligt förklarar beslutsprocesser är avgörande för att undvika missnöje eller besvikelse hos kunder och möjliggöra ansvarsskyldighet och granskning.
Därför måste företag designa algoritmer som kommunicerar AI-policyer om bias och erbjuder en transparent förklaring av när problemet uppstår.
#3. Rättvisa och icke-diskriminering
AI-system kan upprätthålla existerande diskriminering och fördomar, avsiktligt eller oavsiktligt. Därför är det nödvändigt att säkerställa att AI-system inte kränker mänskliga rättigheter relaterade till religion, kön, kön, funktionshinder eller ras så att det behandlar alla människor rättvist och rättvist.
Därför är design, utveckling och implementering av rättvisa och icke-diskriminerande AI-system som säkerställer inkludering väsentligt och en av nyckelprinciperna för AI-styrning.
#4. Kontrollbias
AI-system fattar vanligtvis alla sina beslut baserat på guldgruvan av tillgänglig data.
Därför måste organisationer reglera sina utbildningsdata för maskininlärning (ML) och utvärdera dess inverkan för att upptäcka bias som oavsiktligt kan förekomma eller införas i systemet.
#5. Upprätta ansvar
Utveckling och implementering av AI bör komma med tydliga linjer för ansvar och ansvar för alla negativa resultat som blir resultatet av deras användning.
Därför är det avgörande för företag som använder AI-system att ta ansvar om det finns ett problem med kvaliteten eller noggrannheten hos resultatet som genereras från deras AI-system.
#6. Säkerställ säkerhet och tillförlitlighet
AI-system kan avsevärt påverka människors välbefinnande. Därför är det viktigt att möjliggöra säkra och pålitliga AI-system som inte skadar individer eller samhälle.
Organisationer måste överväga en rad faktorer, inklusive datakvalitet, systemarkitektur, beslutsprocesser, algoritmer och mer är avgörande för att säkerställa tillförlitlighet och säkerhet i AI-system.
Varför spelar AI-styrning roll?
AI kommer med sin egen uppsättning risker och begränsningar, och oftast; AI-system fattar inte de rätta besluten trots att modellen tränas korrekt.
Användning av AI väcker till exempel kritiska sociala, juridiska och etiska frågor som organisationer måste ta itu med.
Dessutom oroar sig 76 % av VD:arna över potentialen för snedvridning och bristen på transparens på den globala AI-marknaden.
Det är här AI-styrning spelar en stor roll för att tillhandahålla ett ramverk som övervakar och fångar AI-risker och säkerställer etiskt och ansvarsfullt AI-utbyggnad. Effektiv AI-styrning hjälper till att säkerställa transparens, rättvisa och ansvarsskyldighet inom AI-systemen som säkerställer integritet, respekterar mänskliga rättigheter och främjar tillförlitlighet.
Därför behövs AI-styrning för att förhindra avsiktlig eller oavsiktlig AI-exploatering och undvika ekonomiska, anseende och regulatoriska risker.
Olika lager av AI-styrning
Att bryta upp AI-styrning i olika lager kan gynna den sömlösa implementeringen av reglerna.
Men ingen standard eller enstaka överenskommen modell definierar skikten av AI-styrning, eftersom olika företag och organisationer definierar dessa skikt olika.
Icke desto mindre, här är ett vanligt sätt för flera organisationer att ställa in AI-styrningsskikten:
- Lagligt och reglerande lager: Detta lager inkluderar skapandet, idén och upprätthållandet av policyer, standarder, lagar och förordningar som styr implementering och utveckling av AI-användning. Dessutom inkluderar det också de sociala och etiska överväganden som formar AI-implementering.
- Tekniskt lager: Detta lager inkluderar AI-systemets tekniska design och implementering, inklusive frågor som cybersäkerhet, datakvalitet och algoritmisk rättvisa.
- Organisationslager: Detta lager inkluderar vanligtvis tillsyn och hantering av AI-system inom organisationer, inklusive deras användning, utveckling och implementering. Dessutom tar detta lager också upp ansvarsskyldighet, riskhantering och transparensfrågor.
- Internationellt lager: Detta innebär att samarbeta och samordna olika länder och globala organisationer för att utveckla gemensamma AI-teknikstandarder, normer och regleringar. Dessutom tar detta lager också upp frågor som rör geopolitisk konkurrens och spänningar.
- Socialt lager: Detta inkluderar den sociala och kulturella påverkan och användningen av AI-system, inklusive utbildning, mänskliga rättigheter, integritet, rättvisa, anställningsfrågor och tillgång till AI-teknik.
Även om dessa lager inte nödvändigtvis är distinkta, erbjuder de ett samarbete och multidisciplinärt tillvägagångssätt som involverar intressenter från olika sektorer för att möjliggöra AI-styrning.
Hur mäter man AI-styrning?
Bristen på korrekt och korrekt AI-mätning och dess system kan utsätta organisationer för en enorm risk.
För att korrekt hantera och mäta AI-styrning är det avgörande för organisationer att tydligt definiera vem som är ansvarig och ansvarig för att säkerställa AI-styrning.
Förutom att ta hänsyn till lagar och förordningar som upprätthålls av regeringen, måste organisationer också vidta åtgärder som stödjer deras strategiska beslut och den dagliga verksamheten.
Dessa åtgärder inkluderar:
Säkerhet: Data strömmar kring modellens säkerhet och användning i AI. Det är viktigt att förstå den felaktiga användningen och manipuleringen av AI-miljöer och system.
Regelefterlevnad: Ett annat sätt att mäta AI-styrning är att förstå hur organisationer följer AI-relaterad regelefterlevnad, standarder och krav. Åtgärderna inkluderar att utvärdera en organisations efterlevnad av säkerhet, integritet och etiska riktlinjer.
Bias: I AI hänvisar bias till de snedvridningar och systematiska fel som kan uppstå under utvecklingen av AI-system, vilket kan leda till diskriminerande resultat. Att mäta AI-styrning genom bias inkluderar utvärdering av AI-algoritmens rättvisa, tillgång till AI-systemets beslutsprocesser och utvärdering av utbildningsdatauppsättningarnas kvalitet och representativitet.
Transparens: Transparens i AI avser i vilken grad AI-systemets inre funktioner och funktioner är öppna och begripliga. Organisationer kan mäta transparensnivån på driftsättnings- och utvecklingsnivåer.
Revision: I AI avser revision den systematiska och oberoende granskningen av en organisations AI-system, miljöer, policyer och procedurer. Revisioner fokuserar på olika AI-styrningsaspekter, inklusive utvärdering av datahantering, bias-mitigation, modellutveckling, algoritmiskt beslutsfattande, integritet och granskning av etisk dokumentation och etiska processer.
Ansvarsskyldighet: Inom AI avser ansvarighet i vilken grad användare, utvecklare och andra intressenter hålls ansvariga och ansvariga för AI-systemets handlingar. Det inkluderar att förtydliga en individs ansvar och deras roll i att använda AI-systemen. Mekanismerna för att utvärdera ansvarsskyldighet inkluderar tillsynskommittéer, ansvarsramverk och etiska granskningsnämnder.
Att mäta AI-styrning är mångfacetterad, med hänsyn till flera faktorer, som transparens, rättvisa, ansvarighet, säkerhet, partiskhet och efterlevnadsbestämmelser.
Ju tidigare dessa mätaspekter är på plats, kan snookerorganisationerna införliva dem i programvaran, och desto bättre kan de utvecklas med organisationens mål.
Fördelar med AI-styrning
AI-styrning tillåter organisationer att helt dra nytta av fördelarna med AI och samtidigt minimera tillhörande risker och kostnader.
Här är de kritiska 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 hjälper till att främja allmänhetens förtroende inom AI-systemen och -teknologierna och bekämpa dess negativa inverkan.
#2. Förbättrad effektivitet
Välstyrda AI-system hjälper till att främja och förbättra produktivitet och effektivitet genom att automatisera redundanta uppgifter, förbättra beslutsfattandet och minimera omfattningen av fel.
#3. Förbättrat rättvisa och beslutsfattande
Bättre tillgång till data i AI-styrning hjälper till att främja rättvisa och rättvisa i datainsamling, hjälper till att göra korrekta förutsägelser och förhindrar risker för partiska resultat.
#4. Främjar deltagande och samarbete
AI-styrning underlättar avsevärt deltagande och samarbete mellan flera intressenter, som myndigheter, industri, civilsamhället och akademiker. Det hjälper till att främja en delad förståelse för AI-fördelarna och utveckla gemensamma lösningar på AI-risker och -utmaningar.
Utmaningar inom AI Governance
Samtidigt som den effektivt säkerställer etiska AI-system, står AI-styrning inför många utmaningar.
Det är viktigt att ta itu med utmaningarna med AI-styrning för att uppnå långsiktiga fördelar. Dessa utmaningar är:
- Diskriminering och partiskhet: Om de tränas på partiella data kan AI-system bli mycket mottagliga för partiskhet och diskriminering – om de utformas utan att ta hänsyn till olika perspektiv. Det är avgörande att ta itu med frågan om partiellt beslutsfattande och partiskhet inom AI-modellerna för att undvika diskriminerande och orättvisa resultat.
- Brist på ansvarighet: Många AI-system är svåra att förstå, vilket gör det svårt att hålla dem ansvariga för sina resultat och beslut. Det är viktigt att få AI-systemen att följa 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 professionell expertis och resurser, vilket kan vara utmanande för mindre företag och organisationer.
- Snabbt föränderliga teknologier: Den snabbt föränderliga AI-tekniken kan göra det utmanande för AI-styrning att hålla jämna steg med den utvecklande tekniken och bekämpa nya risker.
Lärresurser
#1. Introduktion till AI-styrning
Den här Udemy-kursen om Introduktion till AI-styrning är perfekt om du vill lära dig grunderna och presentera dig för AI-styrningskoncept.
Den består av 1,5 timmars föreläsningsvideor på begäran 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
Den här kursen om AI-strategi och styrning av Coursera låter dig upptäcka och förstå olika AI-strategier som används i affärstransformation och olika verktyg du kan använda för att minimera hindren för att använda AI och få en konkurrensfördel.
Det är en nybörjarvänlig kurs för att lära dig allt du måste 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 din grej är den här AI-styrnings- och cybersäkerhetsboken på Amazon perfekt för att lära dig om de unika riskerna som skapas av AI-system, skapa ett AI-styrningsramverk för att mildra dessa risker och olika cybersäkerhetsrisker förknippade med AI-system.
Den utforskar ytterligare tips om hur man skapar ett ramverk för cybersäkerhet för att identifiera och mildra AI-risker och färdigheter som krävs för att utföra en säkerhetsgranskning av AI-systemen. Du behöver inte avancerad statistik eller programmeringskunskaper för att lära dig den här bokens begrepp och enkelt tillämpa dem i din organisations AI-miljöer.
#4. Strategi, policy, praxis och styrning för AI i högre utbildningsanstalter
Om du ägnar dig åt högre utbildning och vill lära dig mer om AI-styrningskoncept och de bästa säkerhets- och policyrutinerna, är den här boken på Amazon den rätta.
Den täcker ämnen som artificiell intelligens etik, eftergymnasialt administrativt ledarskap och energieffektivitet, en utmärkt resurs för datavetare, IT-proffs, forskare och högre utbildning.
Slutord
AI-styrning hjälper organisationer att maximera AI-fördelarna och minimera risker och relaterade kostnader.
Att upprätta tydliga riktlinjer, etiska ramverk och regelverk för att säkerställa rättvisa och säkerhet inom AI-system är avgörande. Den här bloggen hjälper dig att förstå begreppet AI-styrning, dess betydelse, fördelar, tillämpningar och utmaningar.
Så om du vill möjliggöra etiska, rättvisa och opartiska AI-system, se till att implementera ett AI-styrningsramverk inom din organisation.
Därefter kan du kolla in de mest efterfrågade färdigheter som krävs för AI-proffs.