Визначення відповідального ШІ

Відповідальний ШІ – це практика використання ШІ таким чином, що підкреслює нагляд за людиною та суспільний добробут. Йдеться про забезпечення того, щоб моделі ШІ, набори даних та додатки розроблялися та розгорталися етично та законно, не завдаючи навмисної шкоди чи увічнення упереджень. Це важливо, тому що зловживання штучним інтелектом або його використання недбало може завдати шкоди користувачам, постраждалим особам, суб’єктам даних, суспільству та бізнесу.

Що таке відповідальний ШІ та надійний ШІ, а не етичний ШІ?

Терміни відповідального ШІ, надійного ШІ та етичного ШІ тісно пов’язані, але є деякі ключові відмінності:

• Відповідальний ШІ охоплює загальні етичні наслідки, управління, нагляд, правові та довгострокові наслідки ШІ.
• Надійний ШІ стосується саме дизайну систем ШІ, щоб люди сприймали їх як надійних, чесних, прозорих, пояснюваних і безпечних.
• Етичний ШІ зосереджується на моральних принципах того, як ШІ розробляється та використовується, щоб він не шкодив людству чи людській гідності.

Ми завжди повинні пам’ятати, що оскільки ШІ не є людиною, він не здатний мати людські риси відповідальності, довіри чи етики. Тому важливо віднести ці терміни до людей, які створюють або використовують цю технологію, а не саму технологію.

Як працює відповідальний ШІ

Є людські та технологічні аспекти для того, щоб зробити відповідальною роботу ШІ:

• Люди повинні розуміти переваги та ризики використання ШІ — і брати на себе зобов'язання використовувати його етично. Особи та люди в організаціях та урядах мають відігравати роль.
• Технології штучного інтелекту повинні бути розроблені, розгорнуті та керовані способами, які визначають права людини та добробут.

Встановлення формалізованих відповідальних принципів ШІ – це хороший спосіб узгодити кожного в організації зі спільним баченням відповідального ШІ. Але створення принципів – це лише початок: організація повинна також впроваджувати ефективне управління ШІ, навчання та технічні процеси, щоб втілити принципи в дію.

Принципи відповідального ШІ різняться між організаціями. Наприклад, компанії, що надають фінансові послуги, можуть робити більший акцент на справедливості та недискримінації, тоді як компанії в соціальних мережах можуть більше зосередитися на прозорості або конфіденційності. Ось приклад принципів, узагальнених з етичних рекомендацій Європейської комісії щодо створення надійних систем ШІ:

Приклад відповідальних принципів штучного інтелекту

Людське агентство та нагляд: ШІ повинен збільшувати прийняття рішень людиною, відстоювати права людини та мати механізми нагляду за людиною.

Технічна надійність і безпека: системи штучного інтелекту повинні бути безпечними, стійкими, безпечними, точними та надійними з планом надзвичайних ситуацій, щоб запобігти ненавмисній шкоді.

Конфіденційність і управління даними: системи повинні повністю поважати конфіденційність і регулювати якість, конфіденційність і законний доступ до даних.

Прозорість: системи повинні бути відстежуваними та прозорими. Вони повинні бути чітко позначені як ШІ, а їхні можливості та обмеження повинні бути ефективно повідомлені.

Різноманітність, недискримінація та справедливість: ШІ повинен уникати упередження, підтримувати різноманітність, забезпечувати рівну доступність та залучати зацікавлених сторін до процесу розвитку.

Соціальне та екологічне благополуччя: системи ШІ повинні приносити користь усім людям, включаючи майбутні покоління. Вони повинні бути стійкими та екологічними, а їхній соціальний вплив слід ретельно враховувати.

Підзвітність: Механізми повинні бути запроваджені для забезпечення відповідальності та відповідальності за системи ШІ та їх результати. Необхідно забезпечити аудитивність і доступність.

Відповідальні практики розробки ШІ

Розробники та дослідники, які створюють або впроваджують системи ШІ, повинні дотримуватися найкращих технічних практик штучного інтелекту та постійно оцінювати дотримання їхніми системами своїх організацій відповідальних принципів ШІ. Ось кілька поширених практик:

Оцінювання даних навчання моделі

Наявність різноманітних наборів даних допомагає представляти різні групи, покращуючи надійність та інклюзивність системи ШІ. Розуміння даних, які використовуються для навчання моделей, необхідне для виявлення або пом’якшення проблем, таких як упередження ШІ.

Аналіз причинного фактору

Розуміння того, як причинно-наслідкові зв'язки працюють у моделях штучного інтелекту, можуть допомогти в прийнятті етичних рішень про те, як їх розгортати, або, якщо їх взагалі слід розгортати. Цей аналіз робить прогнозні моделі більш надійними, виявляючи взаємодії між різними змінними.

Аналіз контрфактичних даних

Це процес покращення справедливості моделі та прийняття рішень за допомогою "what-if" запитів для виявлення упереджень ШІ та логічних проблем. Він працює, запитуючи модель, як змінилися б її рішення, якщо вхідні дані, такі як дані про людину або ситуацію, були іншими.

Справедливість у машинному навчанні

Усунення упередження ШІ має вирішальне значення для забезпечення рівномірного ставлення систем до різних груп або осіб. Це робиться шляхом виявлення незбалансованого представлення або несправедливого поводження в машинному навчанні навчальних даних і алгоритмів, і, як правило, має три фази:

• Попередня обробка даних для виявлення та видалення упереджень
• Застосування обмежень справедливості під час тестування моделі
• Постобробка коригувань до прийняття рішення моделлю

Оцінка помилки моделі

Оцінка та виправлення помилок у прогнозах моделей є критичною для уникнення ризикованих або ганебних результатів. Загальні методи оцінки помилок включають матрицю плутанини, точність, відкликання, оцінку F1 і криву ROC.

Можливість інтерпретації моделі

Щоб підвищити довіру та прозорість з користувачами та регуляторами, розробники повинні вміти інтерпретувати та пояснювати, чому їхні моделі приймають конкретні рішення та демонструють певну поведінку. Деякі широко використовувані техніки інтерпретації:

• Важливість функції визначає та ранжує найбільш впливові змінні або "функції", які використовуються моделлю для прогнозування
• Ділянки часткової залежності є графами, які візуалізують зв'язок між вибраною змінною та конкретним результатом, при цьому всі інші змінні є постійними

Чому відповідальний ШІ важливий?

Штучний інтелект має глибокий вплив на суспільство, впливає на те, як ми працюємо та взаємодіємо. Відповідальний ШІ може стати каталізатором інновацій, заохочуючи нові, перші в людині підходи до вирішення проблем і розробки продукту. Однак безвідповідальне використання ШІ створює значні ризики, такі як загострення нерівності та генерація шкідливого вмісту. Дотримуючись відповідальних принципів і практик ШІ, організації можуть гарантувати, що їхні системи ШІ розробляються та використовуються етичними, відповідальними та корисними для всіх зацікавлених сторін — йдеться про відповідальність.

Етичні імперативи для бізнесу та урядів

Усі організації та окремі особи повинні дотримуватися високих етичних стандартів у своєму використанні штучного інтелекту. Крім дотримання вимог законодавства, підприємства та уряди також повинні надавати пріоритет конфіденційності даних, прозорості та справедливості у своїх починаннях зі штучного інтелекту.

Суспільні очікування щодо використання етичних технологій

Попит на підзвітність і прозорість від технологічних компаній зростає, оскільки ШІ стає більш широко використовуваним. Суспільство очікує, що системи ШІ будуть розроблені для дотримання прав людини, охоплення різноманітності та визначення пріоритетів суспільного блага.

Відповідальні переваги ШІ

Оскільки організації пришвидшують впровадження штучного інтелекту, природно, що деякі можуть розглядати відповідальний ШІ як швидкий спад, або як щось, що слід реалізувати пізніше. Але встановлення керівних принципів перед початком великих проектів зі штучного інтелекту має вирішальне значення для того, щоб допомогти запобігти технологічним помилкам, завдати шкоди людям та репутаційним пошкодженням.

Конкурентна перевага

Організації можуть позиціонувати себе як лідерів у сфері етичних інновацій та залучати клієнтів, які надають пріоритет етичним цінностям у своїх рішеннях щодо закупівель. Крім ефективності та інноваційних переваг ШІ, відповідальне використання дозволяє компаніям впроваджувати ШІ з меншим ризиком, ніж конкуренти, які цього не роблять.

Економія та ефективність витрат

Проактивне усунення упереджень ШІ та забезпечення точності даних моделі може допомогти запобігти шкоді людям, дорогим помилкам та підвищити ефективність. Крім того, прозорі та зрозумілі моделі ШІ зазвичай є більш точними, ніж ті, які не є.

Підвищена довіра до бренду

Відкритий обмін інформацією про те, як системи ШІ розроблені, розгорнуті та керовані, демонструє прихильність до етичних цінностей та добробуту клієнтів. Це може підвищити сприйняття бренду, лояльність клієнтів і допомогти сформувати довіру з клієнтами та партнерами.

Покращене прийняття рішень

Виявляючи та зменшуючи упередження в даних та алгоритмах, організації можуть бути впевненішими в тому, що дані та рекомендації на основі ШІ є точними, справедливими та відповідають етичним стандартам. Ця перевага застосовується в різних бізнес-функціях, включаючи розробку продуктів, обслуговування клієнтів і стратегічне планування.

Зниження ризику

Випадки упередження ШІ, порушення даних або неетичного розгортання можуть завдати шкоди репутації організації та призвести до дорогих судових позовів. Дотримання принципів відповідального ШІ може допомогти уникнути цих ризиків.

Відповідальні виклики ШІ

Створення набору відповідальних принципів ШІ – це лише перший крок до встановлення необхідного мислення та операційного підходу для відповідального створення та розгортання ШІ. Ось деякі проблеми відповідального ШІ:

Зміщення ШІ: ідентифікація та зниження

Системи ШІ можуть відображати або посилювати існуючі упередження, присутні в їхніх навчальних даних, потенційно призводячи до несправедливих результатів у таких застосунках, як прийняття на роботу або схвалення кредитів. Щоб пом'якшити ці упередження, організації повинні переконатися, що їхні набори даних різноманітні, проводити регулярні аудити та використовувати алгоритми пом'якшення упереджень.

Керування ШІ: забезпечення етичної відповідності

Без надійної системи управління штучним інтелектом організації можуть зіткнутися з проблемами конфіденційності, безпеки та контролю. Встановлення чітких політик, забезпечення прозорості та залучення зацікавлених сторін є важливими для підтримки відповідності та підзвітності в системах ШІ.

Нормативна відповідність і стандартизація

Швидка еволюція ШІ перевершила багато регуляторних рамок, створюючи розрив, який може призвести до етичних порушень. Адаптивні правові рамки та міжнародне співробітництво необхідні для забезпечення побудови систем штучного інтелекту відповідно до оновлених правил і стандартів.

Масштабованість етичних практик ШІ

Масштабування етичних практик ШІ є складним завданням, особливо для організацій, які не мають ресурсів або досвіду. Навчання фахівців з етики та використання технологій для автоматизації етичних перевірок може допомогти ефективно масштабувати відповідальні практики.

Шкідливе використання ШІ

Поширення дезінформації, несанкціоноване спостереження та дискримінаційне профілювання викликають серйозне занепокоєння. Вирішення цих ризиків вимагає жорстких регуляторних заходів, суворих етичних рекомендацій і постійного нагляду за людиною.

Відповідальні випадки використання ШІ

Охорона здоров'я: підвищення точності діагностики

ШІ може допомогти клініцистам більш точно діагностувати захворювання з медичних зображень. Забезпечуючи справедливість і прозорість моделі, використання ШІ може призвести до більш справедливих наслідків для здоров'я в різних демографіках.

Фінанси: справедливі рішення щодо кредитування

Активно відстежуючи та коригуючи алгоритми кредитного скорингу для усунення упереджень ШІ, банки та кредитні установи можуть забезпечити більш справедливий доступ до фінансових продуктів, зменшуючи дискримінацію.

Роздрібна торгівля: персоналізована взаємодія з клієнтами

Генеративний ШІ дозволяє роздрібним торговцям створювати високоперсоналізований вміст і рекомендації щодо продуктів. Будучи прозорими щодо того, як вони використовують цю технологію, роздрібні торговці можуть створити більш глибоку довіру до споживачів, що призводить до підвищення лояльності та продажів.

Автомобільна промисловість: безпечніші транспортні засоби

Завдяки ретельному тестуванню та дотриманню етичних стандартів штучного інтелекту, виробники прагнуть зменшити аварії та підвищити безпеку дорожнього руху.

Кадрові ресурси: безбійний рекрутинг

Застосовуючи алгоритми, які регулярно перевіряються на справедливість, HR-відділи можуть приймати більш неупереджені рішення щодо найму, сприяючи різноманітності та включенню у робоче місце.

Типи відповідального ШІ

Окрім етичного ШІ та надійного ШІ, є ще кілька типів відповідального ШІ:

Сталий штучний інтелект зосереджується на розробці технологій ШІ екологічно чистим способом. Це включає оптимізацію енергоспоживання систем, використання більш зеленої інфраструктури та врахування впливу на життєвий цикл розгортання штучного інтелекту для мінімізації вуглецевих слідів та впливу на навколишнє середовище.

Відповідний законодавству ШІ має на меті гарантувати, що всі операції та технології ШІ відповідають відповідним законам і правилам. Цей тип відповідального ШІ має вирішальне значення у високо регульованих галузях, таких як фінанси та охорона здоров'я, де дотримання правових стандартів є настільки ж важливим, як і технічні показники.

Людиноцентричний ШІ визначає пріоритети людських цінностей та добробуту, залучаючи зацікавлених сторін у процесі розробки та зосереджуючись на технологіях, які розширюють людські істоти, не замінюючи їх.

ЗіВ