Verantwoordelijke AI-definitie

Verantwoordelijke AI is de praktijk van het gebruik van AI op een manier die menselijk toezicht en maatschappelijk welzijn benadrukt. Het gaat erom dat AI-modellen, datasets en applicaties ethisch en wettelijk worden ontwikkeld en geïmplementeerd, zonder opzettelijke schade te veroorzaken of vooroordelen te bestendigen. Het is belangrijk omdat misbruik van AI, of onzorgvuldig gebruik ervan, schadelijk kan zijn voor gebruikers, betrokken personen, betrokkenen, de samenleving en bedrijven.

Wat is verantwoordelijke AI versus betrouwbare AI versus ethische AI?

De termen verantwoordelijke AI, betrouwbare AI en ethische AI zijn nauw verwant, maar er zijn enkele belangrijke verschillen:

• Verantwoordelijke AI omvat de algemene ethische implicaties, governance, toezicht, juridische en langetermijnrepercussies van AI.
• Betrouwbare AI verwijst specifiek naar het ontwerp van AI-systemen, zodat mensen ze zien als betrouwbaar, eerlijk, transparant, verklaarbaar en veilig.
• Ethische AI richt zich op de morele principes van hoe AI wordt ontworpen en gebruikt, zodat het de mensheid of de menselijke waardigheid niet schaadt.

We moeten altijd in gedachten houden dat omdat AI niet menselijk is, het niet in staat is om de menselijke eigenschappen van verantwoordelijkheid, betrouwbaarheid of ethiek te hebben. Daarom is het belangrijk om deze termen toe te schrijven aan de mensen die deze technologie creëren of gebruiken, en niet aan de technologie zelf.

Hoe verantwoordelijke AI werkt

Er zijn menselijke en technologische aspecten om verantwoordelijke AI te laten werken:

• Mensen moeten begrijpen wat de voordelen en risico's zijn van het gebruik van AI en zich ertoe verbinden deze ethisch te gebruiken. Individuen en mensen in organisaties en overheden hebben allemaal een rol te spelen.
• AI-technologie moet worden ontwikkeld, geïmplementeerd en beheerd op een manier die prioriteit geeft aan mensenrechten en welzijn.

Het vaststellen van geformaliseerde verantwoordelijke AI-principes is een goede manier om iedereen in een organisatie af te stemmen op een gedeelde visie op verantwoordelijke AI. Maar het vaststellen van principes is slechts een begin: de organisatie moet ook effectieve AI-governance, training en technische processen implementeren om de principes in actie te brengen.

Verantwoordelijke AI-principes verschillen van organisatie tot organisatie. Financiële dienstverleners zouden bijvoorbeeld meer nadruk kunnen leggen op billijkheid en non-discriminatie, terwijl socialemediabedrijven zich meer kunnen richten op transparantie of privacy. Hier volgt een voorbeeld van principes die zijn samengevat in de ethische richtlijnen van de Europese Commissie voor het creëren van betrouwbare AI-systemen:

Voorbeeld van verantwoordelijke AI-principes

Menselijk agentschap en toezicht: AI moet de menselijke besluitvorming verbeteren, de mensenrechten eerbiedigen en mechanismen voor menselijk toezicht hebben.

Technische robuustheid en veiligheid: AI-systemen moeten veilig, veerkrachtig, veilig, nauwkeurig en betrouwbaar zijn met een noodplan om onbedoelde schade te voorkomen.

Privacy en datagovernance: systemen moeten de privacy volledig respecteren en de kwaliteit, privacy en legitieme toegang tot gegevens reguleren.

Transparantie: systemen moeten traceerbaar en transparant zijn. Ze moeten duidelijk worden gemarkeerd als AI en hun capaciteiten en beperkingen moeten effectief worden gecommuniceerd.

Diversiteit, non-discriminatie en billijkheid: AI moet vooroordelen vermijden, diversiteit ondersteunen, gelijke toegankelijkheid waarborgen en belanghebbenden bij het ontwikkelingsproces betrekken.

Maatschappelijk en milieuwelzijn: AI-systemen moeten alle mensen, ook toekomstige generaties, ten goede komen. Ze moeten duurzaam en milieuvriendelijk zijn en de maatschappelijke impact ervan moet zorgvuldig in overweging worden genomen.

Verantwoordingsplicht: er moeten mechanismen worden opgezet om de verantwoordelijkheid en verantwoordingsplicht voor AI-systemen en de resultaten ervan te waarborgen. Er moet worden gezorgd voor controleerbaarheid en toegankelijkheid.

Verantwoordelijke AI-ontwikkelingspraktijken

Ontwikkelaars en onderzoekers die AI-systemen maken of implementeren, moeten betrouwbare technische best practices voor AI volgen en voortdurend beoordelen of hun systemen voldoen aan de verantwoordelijke AI-principes van hun organisatie. Hier volgen enkele veelvoorkomende praktijken:

Gegevens modeltraining beoordelen

Het hebben van diverse datasets helpt verschillende cohorten te vertegenwoordigen, waardoor de robuustheid en inclusiviteit van het AI-systeem worden verbeterd. Inzicht in de gegevens die worden gebruikt om modellen te trainen is nodig om problemen zoals vooroordelen met AI aan het licht te brengen of te beperken.

Causale analyse

Inzicht krijgen in hoe oorzaak-en-gevolgrelaties werken in AI-modellen kan helpen bij ethische besluitvorming over hoe ze worden geïmplementeerd, of dat ze überhaupt moeten worden geïmplementeerd. Deze analyse maakt voorspellingsmodellen robuuster door interacties tussen verschillende variabelen te onthullen.

Analyse tegenfeiten

Dit is het proces van het verbeteren van de eerlijkheid van het model en de besluitvorming door gebruik te maken van "what-if" query's om AI-vooroordelen en logische problemen te onthullen. Het vraagt het model hoe zijn beslissingen zouden veranderen als de invoer, zoals gegevens over een persoon of situatie, anders was geweest.

Eerlijkheid in machine learning

Het elimineren van vooroordelen met AI is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat systemen verschillende groepen of individuen billijk behandelen. Dit wordt gedaan door onevenwichtige representatie of oneerlijke behandeling in trainingsgegevens en algoritmen voor machine learning te identificeren, en heeft meestal drie fasen:

• Voorverwerking van gegevens om vooroordelen te identificeren en te verwijderen
• Eerlijkheidsbeperkingen toepassen tijdens modeltests
• Nabewerking van aanpassingen aan de besluitvorming van het model

Beoordeling van modelfouten

Het evalueren en corrigeren van fouten in voorspellingen van modellen is van cruciaal belang om risicovolle of gênante resultaten te vermijden. Veelvoorkomende methoden voor het beoordelen van fouten zijn verwarringsmatrix, precisie, terugroepen, F1-score en ROC-curve.

Modelinterpreteerbaarheid

Om het vertrouwen en de transparantie met gebruikers en regelgevers te bevorderen, moeten ontwikkelaars in staat zijn om te interpreteren en uit te leggen waarom hun modellen specifieke beslissingen nemen en bepaalde gedragingen aantonen. Enkele veelgebruikte interpreteerbaarheidstechnieken:

• Functiebelang identificeert en rangschikt de meest invloedrijke variabelen of 'functies' die door het model worden gebruikt om voorspellingen te doen
• Gedeeltelijke afhankelijkheidsplots zijn grafieken die de relatie tussen een geselecteerde variabele en een specifiek resultaat visualiseren, waarbij alle andere variabelen constant zijn

Waarom is verantwoordelijke AI belangrijk?

AI heeft een grote impact op de samenleving en beïnvloedt de manier waarop we werken en omgaan. Verantwoordelijke AI kan een katalysator zijn voor innovatie door nieuwe, mensgerichte benaderingen van probleemoplossing en productontwikkeling aan te moedigen. Onverantwoord gebruik van AI brengt echter aanzienlijke risico's met zich mee, zoals het verergeren van ongelijkheden en het genereren van schadelijke inhoud. Door zich te houden aan verantwoordelijke AI-principes en -praktijken, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun AI-systemen worden ontwikkeld en gebruikt op manieren die ethisch, verantwoordelijk en gunstig zijn voor alle belanghebbenden. Het gaat erom verantwoordelijk te zijn.

Ethische vereisten voor bedrijven en overheden

Alle organisaties en individuen moeten hoge ethische normen hanteren bij hun AI-gebruik. Bedrijven en overheden moeten niet alleen voldoen aan wettelijke vereisten, maar ook prioriteit geven aan dataprivacy, transparantie en eerlijkheid in hun AI-inspanningen.

Maatschappelijke verwachtingen voor ethisch technologiegebruik

De vraag naar verantwoordingsplicht en transparantie van technologiebedrijven neemt toe naarmate AI op grotere schaal wordt gebruikt. De samenleving verwacht dat AI-systemen worden ontworpen om de mensenrechten te respecteren, diversiteit te omarmen en prioriteit te geven aan het publieke goed.

Verantwoordelijke AI-voordelen

Naarmate organisaties hun AI-adoptie versnellen, is het logisch dat sommigen verantwoordelijke AI kunnen zien als een snelheidsstoot, of als iets dat later moet worden geïmplementeerd. Maar het vaststellen van leidende principes voordat u grote AI-projecten start, is van cruciaal belang om technologische fouten, schade aan mensen en reputatieschade te helpen voorkomen.

Concurrentievoordeel

Organisaties kunnen zichzelf positioneren als leiders in ethische innovatie en klanten aantrekken die bij hun inkoopbeslissingen prioriteit geven aan ethische waarden. Naast de voordelen van AI voor efficiëntie en innovatie, stelt verantwoord gebruik bedrijven ertoe in staat AI met minder risico's te implementeren dan concurrenten die dat niet doen.

Kostenbesparingen en efficiëntie

Een proactieve aanpak van AI-vooroordelen en het waarborgen van de nauwkeurigheid van modeldata kunnen helpen om schade aan mensen te voorkomen, dure fouten te maken en de efficiëntie te verbeteren. Ook zijn transparante en uitlegbare AI-modellen meestal nauwkeuriger dan modellen die dat niet zijn.

Verbeterd merkvertrouwen

Openbare communicatie over hoe AI-systemen worden ontworpen, geïmplementeerd en beheerd, toont aan dat ze ethische waarden en klantwelzijn hoog in het vaandel dragen. Dit kan merkperceptie, klantloyaliteit en vertrouwen bij klanten en partners vergroten.

Verbeterde besluitvorming

Door vooroordelen in data en algoritmen te identificeren en te beperken, kunnen organisaties er meer vertrouwen in hebben dat AI-gestuurde inzichten en aanbevelingen nauwkeurig, rechtvaardig en afgestemd zijn op ethische normen. Dit voordeel is van toepassing op verschillende bedrijfsfuncties, waaronder productontwikkeling, klantenservice en strategische planning.

Risicobeperking

Gevallen van bevooroordeelde AI, datalekken of onethische implementatie kunnen de reputatie van een organisatie schaden en leiden tot dure rechtszaken. Het naleven van verantwoordelijke AI-principes kan helpen deze risico's te vermijden.

Verantwoordelijke AI-uitdagingen

Het creëren van een set verantwoordelijke AI-principes is slechts de eerste stap naar de noodzakelijke mindset en operationele aanpak voor het verantwoord creëren en implementeren van AI. Hier zijn enkele uitdagingen van verantwoordelijke AI:

AI-vooroordelen: identificatie en mitigatie

AI-systemen kunnen bestaande vooroordelen in hun trainingsgegevens weerspiegelen of versterken, wat mogelijk leidt tot oneerlijke resultaten in applicaties zoals het aannemen van een baan of het goedkeuren van leningen. Om deze vooroordelen te beperken, moeten organisaties ervoor zorgen dat hun datasets divers zijn, regelmatige audits uitvoeren en bias mitigation algoritmes gebruiken.

AI-governance: zorgen voor ethische compliance

Zonder een robuust AI-governancekader kunnen organisaties te maken krijgen met privacy-, beveiligings- en controleproblemen. Het vaststellen van duidelijk beleid, het omarmen van transparantie en het betrekken van belanghebbenden zijn essentieel voor het handhaven van compliance en verantwoordingsplicht in AI-systemen.

Naleving en standaardisatie van regelgeving

De snelle evolutie van AI heeft veel regelgevingskaders overtroffen, waardoor een kloof ontstaat die tot ethische schendingen zou kunnen leiden. Adaptieve juridische kaders en internationale samenwerking zijn nodig om ervoor te zorgen dat AI-systemen worden gebouwd om te voldoen aan de bijgewerkte regelgeving en normen.

Schaalbaarheid van ethische AI-praktijken

Het opschalen van ethische AI-praktijken is een uitdaging, vooral voor organisaties die niet over middelen of expertise beschikken. Door AI-professionals op het gebied van ethiek te trainen en technologie te gebruiken om ethische controles te automatiseren, kunnen verantwoordelijke praktijken effectief worden geschaald.

Schadelijk gebruik van AI

Het verspreiden van verkeerde informatie, ongeoorloofd toezicht en discriminerende profilering zijn zaken die ernstig verontrustend zijn. Om deze risico's aan te pakken zijn strenge wettelijke maatregelen, strikte ethische richtlijnen en permanent menselijk toezicht vereist.

Verantwoordelijke use cases voor AI

Gezondheidszorg: verbetering van de diagnostische nauwkeurigheid

AI kan artsen helpen om ziekten nauwkeuriger te diagnosticeren op basis van medische beelden. Door te zorgen voor eerlijkheid en transparantie van modellen, kan het gebruik van AI leiden tot rechtvaardigere gezondheidsresultaten in verschillende demografische gegevens.

Finance: eerlijke kredietbeslissingen

Door algoritmen voor kredietscores actief te bewaken en aan te passen om AI-vooroordelen te elimineren, kunnen banken en kredietinstellingen een rechtvaardigere toegang tot financiële producten bieden, waardoor discriminatie wordt verminderd.

Retail: gepersonaliseerde klantervaringen

Met generatieve AI kunnen retailers zeer gepersonaliseerde content en productaanbevelingen maken. Door transparant te zijn over hoe ze deze technologie gebruiken, kunnen retailers meer vertrouwen opbouwen bij consumenten, wat leidt tot meer loyaliteit en meer omzet.

Automotive: veiligere voertuigen

Door strenge tests en naleving van ethische AI-normen proberen fabrikanten ongevallen te verminderen en de verkeersveiligheid te verbeteren.

Human resources: bias-free werving

Door algoritmen toe te passen die regelmatig worden gecontroleerd op eerlijkheid, kunnen HR-afdelingen meer onbevooroordeelde beslissingen nemen over werving en selectie, waardoor diversiteit en inclusie op de werkplek worden bevorderd.

Soorten verantwoordelijke AI

Naast ethische AI en betrouwbare AI, zijn er verschillende andere soorten verantwoordelijke AI:

Duurzame AI richt zich op het ontwikkelen van AI-technologieën op een milieuvriendelijke manier. Dit omvat het optimaliseren van het energieverbruik van systemen, het gebruik van groenere infrastructuur en het overwegen van de levenscycluseffecten van AI-implementaties om de CO2-voetafdruk en de impact op het milieu te minimaliseren.

AI voldoet aan de regelgeving en wil ervoor zorgen dat alle AI-activiteiten en -technologie voldoen aan de relevante wet- en regelgeving. Dit type verantwoordelijke AI is cruciaal in sterk gereguleerde branches zoals finance en gezondheidszorg, waar het naleven van wettelijke normen net zo belangrijk is als technische prestaties.

Mensgerichte AI geeft prioriteit aan menselijke waarden en welzijn, waarbij belanghebbenden worden betrokken bij het ontwikkelingsproces en waarbij de focus ligt op technologieën die mensen verrijken zonder ze te vervangen.

Veelgestelde vragen