AI-styring forklaret på 5 minutter eller mindre

Kunstig intelligens (AI) transformerer, hvordan vi lever og udfører daglige opgaver.

Der er ingen industri eller sektor, der er uberørt, når det kommer til AI-algoritmer. Tal om sundhedspleje, bank, detailhandel, finans, sikkerhed, transport, uddannelse og underholdning – du kan se anvendelserne af kunstig intelligens overalt.

Statistikker tyder på, at selvom det globale AI-marked er 136,6 milliarder dollar værd, forventes det at nå op på hele 1,81 billioner dollars i 2030.

Selvom kunstig intelligens har en enorm udbredelse blandt globale organisationer, hvordan sikrer den, at dens algoritmer er retfærdige og overholder juridiske retningslinjer?

Det er her AI-styring kommer i spil.

I denne blog vil vi dykke dybt ned i AI-styring. Vi lærer dets betydning, principper, fordele, betydning og mere. Så lad os komme lige ind i det.

Hvad er AI Governance?

Artificial Intelligence-styring eller AI-styring er processen med at definere et sæt regler og politikker for at sikre, at AI- og Machine Learning (ML)-algoritmerne er udviklet med det formål at indføre retfærdig AI for folket.

AI-styring behandler forskellige spørgsmål, der er ansvarlige for at sikre den etiske brug af AI, herunder gennemsigtighed, bias, privatliv, ansvarlighed og sikkerhed. Så alle problemer relateret til misbrug af AI eller brudte overtrædelser behandles af AI-styring.

Det primære fokus for AI-styring er, hvordan det forholder sig til retfærdighed, autonomi og datakvalitet. Derudover kræver effektiv AI-styring samarbejde mellem interessenter, såsom offentlige agenturer, akademiske institutioner, brancheorganisationer og civilsamfundsgrupper.

Målet er at adressere adgang og kontrol til personlige data og informationer og bruge AI på en etisk måde, der hjælper med at maksimere profit og potentielle fordele og minimere skader, ulovligheder og uretfærdighed.

AI-styringsramme kan omfatte følgende:

Udvikling af adfærdskodekser og etiske retningslinjer for udviklere
Etablering af mekanismer til at evaluere den sociale og økonomiske virkning af AI
Oprettelse af lovgivningsmæssige rammer for at sikre sikker og pålidelig brug af kunstig intelligens

Når det gøres rigtigt, fremmer og giver AI-styring organisationerne mulighed for at fungere med fuldstændig tillid og smidighed i stedet for at bremse dem.

Nøgleprincipper for AI-styring

AI governance har til formål at beskytte organisationer og virksomheder, der bruger AI-løsninger i nye software og teknologier, og deres kunder, der bruger disse AI-teknologier.

Og det gør det ved at skabe en vejledning eller en reguleringspolitik, som organisationer skal følge for at fremme brugen af etisk AI.

Her er de kerneprincipper, der styrer AI-styring.

#1. Hav empati

Det er afgørende at designe AI på en sådan måde, at den forstår de sociale konsekvenser af, hvordan den reagerer og respekterer menneskelige følelser og følelser.

Ikke at sætte klart definerede grænser og regler for, hvad der er acceptabelt, kan resultere i mangel på empati i AI-teknologier som bots – hvilket kan skade menneskelige følelser og påvirke virksomhedens omdømme og troværdighed.

Gør privat eller inkognitotilstand webbrowsing anonym?

#2. Sørg for gennemsigtighed

Design af AI-systemer og certificering af AI-algoritmer, der klart forklarer beslutningsprocesser, er afgørende for at undgå kundetilfredshed eller skuffelse og muliggøre ansvarlighed og kontrol.

Derfor skal virksomheder designe algoritmer, der kommunikerer AI-politikker om bias og tilbyder en gennemsigtig forklaring på, hvornår problemet opstår.

#3. Retfærdighed og ikke-diskrimination

AI-systemer kan opretholde eksisterende diskrimination og skævheder, bevidst eller utilsigtet. Derfor er det nødvendigt at sikre, at AI-systemer ikke krænker menneskerettigheder relateret til religion, køn, køn, handicap eller race, så det behandler alle mennesker retfærdigt og retfærdigt.

Derfor er design, udvikling og implementering af retfærdige og ikke-diskriminerende AI-systemer, der sikrer rummelighed, afgørende og et af nøgleprincipperne for AI-styring.

#4. Kontrol Bias

AI-systemer træffer typisk alle deres beslutninger baseret på guldminen af tilgængelige data.

Derfor skal organisationer regulere deres maskinlæringsdata (ML) og evaluere deres indvirkning for at opdage skævhed, der kan være utilsigtet til stede eller introduceret i systemet.

#5. Etablere ansvarlighed

AI-udvikling og -implementering bør komme med klare linjer for ansvarlighed og ansvar for ethvert negativt resultat som følge af deres brug.

Derfor er det afgørende for virksomheder, der bruger AI-systemer, at etablere ansvarlighed, hvis der er et problem med kvaliteten eller nøjagtigheden af resultatet, der genereres fra deres AI-systemer.

#6. Sikre sikkerhed og pålidelighed

AI-systemer kan påvirke menneskers velbefindende markant. Derfor er det vigtigt at aktivere sikre og pålidelige AI-systemer, der ikke skader individer eller samfund.

Organisationer skal overveje en række faktorer, herunder datakvalitet, systemarkitektur, beslutningsprocesser, algoritmer og mere er afgørende for at sikre pålidelighed og sikkerhed i AI-systemer.

Hvorfor betyder AI Governance noget?

AI kommer med sit eget sæt af risici og begrænsninger, og de fleste gange; AI-systemer træffer ikke de rigtige beslutninger på trods af, at modellen er trænet korrekt.

For eksempel rejser brugen af kunstig intelligens kritiske sociale, juridiske og etiske spørgsmål, som organisationer skal løse.

Desuden bekymrer 76 % af administrerende direktører sig om potentialet for skæve skævheder og manglen på gennemsigtighed på det globale AI-marked.

Det er her AI-styring spiller en stor rolle i at levere en ramme, der overvåger og fanger AI-risici og sikrer etisk og ansvarlig AI-udrulning. Effektiv AI-styring hjælper med at sikre gennemsigtighed, retfærdighed og ansvarlighed i AI-systemerne, der sikrer privatlivets fred, respekterer menneskerettigheder og fremmer pålidelighed.

Derfor er AI-styring nødvendig for at forhindre tilsigtet eller utilsigtet AI-udnyttelse og undgå økonomiske, omdømmemæssige og regulatoriske risici.

Forskellige lag af AI-styring

At bryde AI-styring i forskellige lag kan gavne den problemfri implementering af reglerne.

Men ingen standard eller enkelt aftalt model definerer lagene af AI-styring, da forskellige virksomheder og organisationer definerer disse lag forskelligt.

Ikke desto mindre er her en almindelig måde, hvorpå flere organisationer indstiller AI-styringslagene:

Juridisk og regulatorisk lag: Dette lag inkluderer oprettelse, idé og håndhævelse af politikker, standarder, love og regler, der styrer implementering og udvikling af AI-brug. Desuden inkluderer det også de sociale og etiske overvejelser, der former AI-implementering.
Teknisk lag: Dette lag inkluderer AI-systemets tekniske design og implementering, herunder bekymringer som cybersikkerhed, datakvalitet og algoritmisk retfærdighed.
Organisatorisk lag: Dette lag omfatter typisk overvågning og styring af AI-systemer i organisationer, herunder deres brug, udvikling og implementering. Desuden behandler dette lag også spørgsmål om ansvarlighed, risikostyring og gennemsigtighed.
Internationalt lag: Dette involverer samarbejde og koordinering af forskellige lande og globale organisationer for at udvikle fælles AI-teknologistandarder, -normer og -forskrifter. Derudover behandler dette lag også spørgsmål relateret til geopolitisk konkurrence og spændinger.
Socialt lag: Dette inkluderer den sociale og kulturelle påvirkning og brug af AI-systemer, herunder uddannelse, menneskerettigheder, privatliv, lighed, beskæftigelsesspørgsmål og adgang til AI-teknologier.

Få inspiration ved at bruge autogenererede skabeloner til e-mails, der er svære at skrive

Selvom disse lag ikke nødvendigvis er adskilte, tilbyder de en samarbejdende og multidisciplinær tilgang, der involverer interessenter fra forskellige sektorer for at muliggøre AI-styring.

Hvordan måler man AI Governance?

Manglen på korrekt og nøjagtig AI-måling og dens systemer kan sætte organisationer i en enorm risiko.

For korrekt at administrere og måle AI-styring er det afgørende for organisationer klart at definere, hvem der er ansvarlig og ansvarlig for at sikre AI-styring.

Udover at overveje statshåndhævede love og regler, skal organisationer også træffe foranstaltninger, der hjælper med at understøtte deres strategiske beslutninger og daglige drift.

Disse foranstaltninger omfatter:

Sikkerhed: Dataene feeds omkring modellens sikkerhed og brug i AI. Det er vigtigt at forstå den ukorrekte brug og manipulation af AI-miljøer og -systemer.

Regulatorisk overholdelse: En anden måde at måle AI-styring på er at forstå, hvordan organisationer overholder AI-relateret lovoverholdelse, standarder og krav. Foranstaltningerne omfatter evaluering af en organisations overholdelse af sikkerhed, privatliv og etiske retningslinjer.

Bias: I AI refererer bias til de forvrængninger og systematiske fejl, der kan opstå under udviklingen af AI-systemer, hvilket kan føre til diskriminerende resultater. Måling af AI-styring gennem bias omfatter evaluering af AI-algoritmens retfærdighed, adgang til AI-systemets beslutningsprocesser og evaluering af kvaliteten og repræsentativiteten af træningsdatasættene.

Gennemsigtighed: Gennemsigtighed i AI refererer til i hvilken grad AI-systemets indre funktioner og operationer er åbne og forståelige. Organisationer kan måle gennemsigtighedsniveauet på implementerings- og udviklingsniveauet.

Audit: I AI refererer audit til den systematiske og uafhængige gennemgang af en organisations AI-systemer, miljøer, politikker og procedurer. Audits fokuserer på forskellige AI-styringsaspekter, herunder evaluering af datastyring, bias-reduktion, modeludvikling, algoritmisk beslutningstagning, privatliv og gennemgang af etisk dokumentation og etiske processer.

Ansvarlighed: I AI refererer ansvarlighed til i hvilken grad brugere, udviklere og andre interessenter holdes ansvarlige og ansvarlige for AI-systemets handlinger. Det inkluderer at afklare en persons ansvar og deres rolle i brugen af AI-systemerne. Mekanismerne til at evaluere ansvarlighed omfatter tilsynsudvalg, ansvarsrammer og etiske revisionsnævn.

Måling af AI-styring er mangefacetteret, idet man tager flere faktorer i betragtning, såsom gennemsigtighed, retfærdighed, ansvarlighed, sikkerhed, bias og overholdelsesbestemmelser.

Jo hurtigere disse målefacetter er på plads, kan snookerorganisationerne inkorporere dem i softwaren, og jo bedre kan de udvikle sig med organisationens mål.

Fordele ved AI Governance

AI-styring giver organisationer mulighed for fuldstændigt at udnytte fordelene ved AI og samtidig minimere tilknyttede risici og omkostninger.

Her er de kritiske fordele ved AI-styring:

#1. Sikrer ansvarlig brug af kunstig intelligens

AI governance sikrer, at organisationer udvikler og bruger AI-systemer på en gennemsigtig, etisk og ansvarlig måde. Denne ansvarlige og etiske brug af kunstig intelligens er med til at fremme offentlighedens tillid til kunstig intelligens-systemerne og -teknologierne og bekæmpe dens negative indvirkning.

#2. Forbedret effektivitet

Velstyret AI-systemer hjælper med at fremme og forbedre produktiviteten og effektiviteten ved at automatisere overflødige opgaver, forbedre beslutningstagningen og minimere omfanget af fejl.

Sådan får du en Google mødeplanlægger

#3. Forbedret retfærdighed og beslutningstagning

Bedre adgang til dataene i AI-styring hjælper med at fremme retfærdighed og retfærdighed i dataindsamlingen, hjælper med at lave præcise forudsigelser og forhindrer risici for skæve resultater.

#4. Fremmer deltagelse og samarbejde

AI-styring letter i høj grad deltagelse og samarbejde mellem flere interessenter, såsom regeringen, industrien, civilsamfundet og fagfolk fra den akademiske verden. Det hjælper med at fremme en fælles forståelse af AI-fordele og udvikle fælles løsninger på AI-risici og udfordringer.

Udfordringer i AI Governance

Mens den effektivt sikrer etiske AI-systemer, står AI-styring over for mange udfordringer.

Det er vigtigt at tage fat på udfordringerne ved AI-styring for at opnå langsigtede fordele. Disse udfordringer er:

Diskrimination og skævhed: Hvis de trænes på delvise data, kan AI-systemer blive meget modtagelige for skævhed og diskrimination – hvis de er designet uden at tage forskellige perspektiver i betragtning. Det er afgørende at tage fat på spørgsmålet om delvis beslutningstagning og bias i AI-modellerne for at undgå diskriminerende og uretfærdige resultater.
Mangel på ansvarlighed: Mange AI-systemer er svære at forstå, hvilket gør det vanskeligt at holde dem ansvarlige for deres resultater og beslutninger. Det er vigtigt at få AI-systemerne til at overholde gennemsigtighed og ansvarlighed for at fremme en bedre forståelse af, hvordan organisationer bruger data til beslutningstagning.
Begrænsede ressourcer og ekspertise: Effektiv udvikling og implementering af AI-styring og dens politikker kræver betydelig faglig ekspertise og ressourcer, hvilket kan være udfordrende for mindre virksomheder og organisationer.
Hurtigt skiftende teknologier: Den hurtigt skiftende AI-teknologi kan gøre det udfordrende for AI-styring at holde trit med de udviklende teknologier og bekæmpe nye risici.

Læringsressourcer

#1. Introduktion til AI Governance

Dette Udemy-kursus om Introduktion til AI-styring er perfekt, hvis du vil lære det grundlæggende og introducere dig selv til AI-styringskoncepter.

Det omfatter 1,5 times on-demand forelæsningsvideoer og otte downloadbare ressourcer, der hjælper dig med at forstå, hvordan du overvåger, måler og kontrollerer din organisations AI-baserede modeller.

#2. AI-strategi og -styring

Dette kursus om AI-strategi og -styring af Coursera lader dig opdage og forstå forskellige AI-strategier, der bruges i forretningstransformation, og forskellige værktøjer, du kan bruge til at minimere barriererne for at bruge AI og opnå en konkurrencefordel.

Det er et begyndervenligt kursus for at lære alt, hvad du skal vide om AI-styring og -strategier fra de bedste instruktører fra University of Pennsylvania.

#3. Kunstig intelligens (AI) Governance og Cyber-sikkerhed

Hvis kurser ikke er dine ting, er denne AI-styrings- og cybersikkerhedsbog på Amazon perfekt til at lære om de unikke risici skabt af AI-systemer, skabe en AI-styringsramme for at afbøde disse risici og forskellige cybersikkerhedsrisici forbundet med AI-systemer.

Den udforsker yderligere tips til at skabe en cybersikkerhedsramme til at identificere og afbøde AI-risici og færdigheder, der kræves for at udføre en sikkerhedsgennemgang af AI-systemerne. Du behøver ikke avanceret statistik eller programmeringsfærdigheder for at lære denne bogs koncepter og nemt anvende dem i din organisations AI-miljøer.

#4. Strategi, politik, praksis og styring for kunstig intelligens i videregående uddannelsesinstitutioner

Hvis du forfølger en videregående uddannelse og ønsker at lære om AI-styringskoncepter og den bedste sikkerhed og politikpraksis, er denne bog om Amazon den rigtige.

Det dækker emner som kunstig intelligens etik, postsekundær administrativ ledelse og energieffektivitet, en fremragende ressource for datavidenskabsfolk, it-professionelle, forskere og fagfolk på videregående uddannelser.

Afsluttende ord

AI-styring hjælper organisationer med at maksimere AI-fordele og minimere risici og tilknyttede omkostninger.

Etablering af klare retningslinjer, etiske rammer og regler for at sikre retfærdighed og sikkerhed inden for AI-systemer er afgørende. Denne blog hjælper dig med at forstå begrebet AI-styring, dets betydning, fordele, applikationer og udfordringer.

Så hvis du ønsker at aktivere etiske, retfærdige og objektive AI-systemer, skal du sørge for at implementere en AI-styringsramme i din organisation.

Dernæst kan du tjekke de mest efterspurgte færdigheder, der kræves for AI-professionelle.