С развитием генеративного искусственного интеллекта настал тот момент, когда пора заняться ответственным применением искусственного интеллекта.

Применение генеративного искусственного интеллекта ответственность в нашем времени

В 2022 году среднее количество искусственного интеллекта (ИИ) в производстве компаний составило 3,8 моделей. Сегодня семь из десяти компаний экспериментируют с генеративным ИИ, что означает, что количество ИИ-моделей в производстве увеличится взрывным образом в ближайшие годы. В результате, обсуждения в индустрии по вопросу ответственного ИИ стали более срочными.

Хорошая новость заключается в том, что более половины организаций уже активно поддерживают этику ИИ. Однако, лишь около 20% из них имеют полноценные программы с принципами, управлением и системами контроля для разработки ИИ-моделей и активного выявления и регулирования рисков. Учитывая быстрый темп развития ИИ, руководители должны немедленно приступить к внедрению систем и улучшению процессов. Регулирования во всем мире уже готовы, и уже каждая вторая организация имела неудачу с ответственным ИИ.

Проблемы, связанные с внедрением ответственного ИИ

В области ответственного ИИ сталкиваются с проблемами связанными с 20 разными бизнес-функциями, что увеличивает сложность процессов и принятия решений. Команды, отвечающие за ответственный ИИ, должны работать со стейкхолдерами, включая руководство, бизнес-владельцев, команды данных, ИИ и IT, а также с партнерами, чтобы:

• Создавать справедливые и без предубеждений ИИ-решения: Команды и партнеры могут использовать различные методы, такие как исследовательский анализ данных, чтобы выявить и устранить потенциальные предубеждения еще до разработки решений – таким образом, модели разрабатываются с учетом справедливости с самого начала. Команды и партнеры могут также рассмотреть использованные данные в предварительной обработке, разработке алгоритмов и последующей обработке для обеспечения их представительности и сбалансированности. Кроме того, они могут использовать методы справедливости для групп и индивидуальной справедливости для обеспечения справедливого обращения алгоритмов с разными группами и индивидами. Конплексные методики также позволяют моделировать и анализировать исходы при изменении определенных факторов для выявления и устранения предубеждений.
• Содействовать прозрачности и понятности ИИ: Прозрачность ИИ означает, что принципы работы моделей и принятия решений легко понимаемы. Понятность означает, что эти решения могут быть легко объяснены другим без использования технических терминов. Использование общей терминологии, регулярных дискуссий со заинтересованными лицами и создание культуры осведомленности в области ИИ и постоянного обучения могут помочь в достижении этих целей.
• Обеспечивать конфиденциальность и безопасность данных: Модели ИИ используют огромные объемы данных. Компании используют и собственные данные, и данные сторонних поставщиков для обучения моделей. Они также применяют методы обучения, сохраняющие конфиденциальность, такие как создание синтетических данных, чтобы преодолеть проблемы разреженности в данных. Руководители и команды должны обзор и улучшать механизмы конфиденциальности и безопасности данных для защиты конфиденциальных и чувствительных данных, когда они используются в новых контекстах. Например, синтетические данные должны эмулировать ключевые характеристики клиентов, но не могут быть отслежены до конкретных личностей.
• Внедрять управление: Упорядочивание может быть разным, в зависимости от зрелости ИИ в компании. Однако, компании должны установить принципы и политику ИИ с самого начала. После этого, при увеличении использования модели ИИ, можно назначить ответственных лиц ИИ, создавать фреймворки, устанавливать механизмы отчетности и отслеживания, а также развивать циклы обратной связи и программы непрерывного совершенствования.

Ключевые факторы успешной внедрения программы ответственного ИИ

В чем заключается отличие компаний-лидеров в области ответственного ИИ от других? Они:

• Почему LLaVa-1.5 – великая победа для открытого искусственного интеллекта
• Gradio-Lite Безсерверный Gradio, работающий полностью в вашем браузере
• Приходите в игру транслируйте «Counter-Strike 2» из облака для самых высоких кадровых частот

• Создают видение и цели для ИИ: Руководители сообщают свое видение и цели для ИИ, а также преимущества, которые они приносят компании, клиентам и обществу.
• Устанавливают ожидания: Ответственные руководители устанавливают правильные ожидания с командами, чтобы строить ответственные ИИ-решения с самого начала, а не пытаться подстраивать решения после их завершения.
• Внедряют фреймворк и процессы: Партнеры предоставляют фреймворки для ответственного ИИ с прозрачными процессами и механизмами контроля. Например, проверка данных на конфиденциальность, справедливость и предубеждения должна быть встроена в подготовку данных, разработку моделей и постоянный мониторинг.
• Обладают навыками в области предметной области, индустрии и ИИ: Команды стремятся ускорить инновации в области ИИ для повышения конкурентоспособности бизнеса. Они могут обращаться к партнерам за соответствующими навыками в предметной области и индустрии, такими как стратегия данных и ИИ, совместно с аналитикой клиентов, маркетинговыми технологиями, цепочкой поставок и другими возможностями. Партнеры также могут обеспечивать полный спектр навыков в области ИИ, включая разработку и инженерию крупномасштабных языковых моделей (КЯМ), операционную деятельность и инженерию платформ, используя фреймворки и процессы ответственного ИИ для проектирования, разработки, внедрения и реализации решений.
• Получают доступ к ускорителям: Партнеры предлагают доступ к экосистеме ИИ, что сокращает время разработки ответственных традиционных и генеративных ИИ-пилотных проектов на 50%. Благодаря этому предприятия получают вертикальные решения, которые повышают их конкурентоспособность на рынке.
• Обеспечивают принятие и ответственность команд: Предприятия и команды партнеров проходят обучение по новым политикам и процессам. Кроме того, предприятия проверяют соблюдение ключевых политик командами.
• Используют правильные метрики для количественной оценки результатов: Руководство и команды используют критерии сравнения и другие метрики, чтобы показать, как ответственный ИИ вносит вклад в деловую ценность и поддерживает интерес заинтересованных сторон.
• Мониторят системы ИИ: Партнеры предоставляют сервисы мониторинга моделей, предотвращая проблемы и обеспечивая надежные результаты.

План ответственного использования искусственного интеллекта

Если ваша компания активно развивает искусственный интеллект, вам, вероятно, понадобится программа ответственного использования искусственного интеллекта. Действуйте предварительно для снижения рисков, совершенствования программ и процессов и демонстрации ответственности перед заинтересованными сторонами.

Партнер может предоставить вам необходимые навыки, фреймворки, инструменты и партнерства, чтобы извлечь бизнес-ценность из ответственного использования искусственного интеллекта. Внедряйте модели, которые являются справедливыми и свободными от предубеждений, обеспечивайте контроль и повышайте соответствие требованиям компании, готовясь к предстоящим регуляторным актам.