Umělá inteligence (AI) zásadně ovlivňuje náš život a způsob, jakým vykonáváme každodenní činnosti.
Algoritmy umělé inteligence pronikly do všech oblastí lidské činnosti. Aplikace AI můžeme vidět ve zdravotnictví, bankovnictví, maloobchodu, financích, bezpečnosti, dopravě, vzdělávání i zábavě.
Statistické údaje naznačují, že globální trh s umělou inteligencí, který má v současnosti hodnotu 136,6 miliardy dolarů, by měl do roku 2030 dosáhnout ohromující sumy 1,81 bilionu dolarů.
Přestože je AI celosvětově hojně využívána, vyvstává otázka, jak zajistit, aby její algoritmy byly spravedlivé a v souladu s právními normami?
Právě zde vstupuje do hry koncept správy AI.
V tomto článku se podrobněji podíváme na problematiku správy AI. Prozkoumáme její význam, principy, výhody, důležitost a další aspekty. Pojďme tedy začít.
Co je správa AI?
Správa umělé inteligence (AI governance) představuje proces stanovení pravidel a zásad, které mají zajistit, aby algoritmy AI a strojového učení (ML) byly vyvíjeny v souladu s etickými principy a s cílem spravedlivého využití AI pro blaho lidí.
Správa AI se zaměřuje na různé aspekty etického užívání umělé inteligence, včetně transparentnosti, předpojatosti, ochrany soukromí, odpovědnosti a bezpečnosti. Řeší tedy veškeré problémy spojené se zneužitím AI nebo narušením jejích principů.
Hlavním cílem správy AI je zajištění spravedlnosti, autonomie a kvality dat. Účinná správa AI vyžaduje spolupráci mezi různými subjekty, jako jsou vládní instituce, akademická pracoviště, průmyslové organizace a občanská sdružení.
Cílem je především řešit přístup k osobním údajům a informacím a jejich kontrolu a využívat AI etickým způsobem, který maximalizuje zisky a potenciální výhody a minimalizuje škody, protiprávnost a nespravedlnost.
Rámec správy AI může zahrnovat následující:
- Vytváření etických kodexů chování a pokynů pro vývojáře
- Zavedení mechanismů pro hodnocení sociálních a ekonomických dopadů AI
- Vytváření regulačních rámců pro zajištění bezpečného a spolehlivého používání AI
Když je správa AI správně implementována, podporuje organizace v tom, aby fungovaly s plnou důvěrou a efektivně, místo aby je brzdila.
Klíčové principy správy AI
Účelem správy AI je chránit organizace, které využívají řešení AI v softwaru a technologiích, i jejich zákazníky, kteří tyto technologie používají.
Činí tak vytvořením souboru zásad, které by organizace měly dodržovat, aby podpořily etické využívání umělé inteligence.
Zde jsou základní principy, kterými se správa AI řídí.
#1. Mít empatii
Je nezbytné navrhovat AI tak, aby chápala sociální dopady svých reakcí a respektovala lidské emoce a pocity.
Absence jasně definovaných hranic a pravidel pro to, co je přijatelné, může vést k nedostatku empatie v technologiích AI, jako jsou roboti. To může poškodit lidské city a ovlivnit pověst a důvěryhodnost společnosti.
#2. Zajištění transparentnosti
Návrh systémů AI a certifikace algoritmů AI, které transparentně vysvětlují rozhodovací procesy, jsou klíčové pro to, aby se předešlo nespokojenosti nebo zklamání zákazníků a umožnila se tak odpovědnost a kontrola.
Společnosti by tedy měly navrhovat algoritmy, které komunikují principy AI na základě zkreslení a poskytují transparentní vysvětlení, když k problému dojde.
#3. Spravedlnost a nediskriminace
Systémy AI mohou, ať už záměrně či neúmyslně, udržovat existující diskriminaci a předsudky. Proto je nutné zajistit, aby systémy AI neporušovaly lidská práva související s náboženstvím, pohlavím, postižením nebo rasou, aby se se všemi lidmi zacházelo spravedlivě a rovně.
Navrhování, vývoj a implementace spravedlivých a nediskriminačních systémů AI, které zajistí inkluzivitu, je tedy klíčové a patří mezi základní principy řízení AI.
#4. Kontrola zkreslení
Systémy AI obvykle činí veškerá svá rozhodnutí na základě obrovského množství dostupných dat.
Organizace proto musí regulovat data, která se používají pro trénování strojového učení (ML) a vyhodnocovat jejich dopad, aby odhalily zkreslení, která se mohou v systému neúmyslně objevit.
#5. Stanovení odpovědnosti
Vývoj a nasazení umělé inteligence by měly mít jasně definované linie odpovědnosti za jakékoli nežádoucí následky vyplývající z jejich použití.
Proto je pro společnosti, které využívají systémy AI, klíčové, aby stanovily odpovědnost v případě, že dojde k problému s kvalitou nebo přesností výsledků generovaných jejich systémy AI.
#6. Zajištění bezpečnosti a spolehlivosti
Systémy AI mohou významně ovlivnit lidské blaho. Proto je nezbytné umožnit vznik bezpečných a spolehlivých systémů umělé inteligence, které nepoškozují jednotlivce ani společnost.
Organizace musí zvážit řadu faktorů, včetně kvality dat, architektury systému, rozhodovacích procesů, algoritmů a dalších, které jsou zásadní pro zajištění spolehlivosti a bezpečnosti v systémech umělé inteligence.
Proč je správa AI důležitá?
AI s sebou přináší vlastní sadu rizik a omezení, a i když je model správně trénován, systémy AI nemusí vždy činit správná rozhodnutí.
Například využívání umělé inteligence vyvolává kritické sociální, právní a etické otázky, které musí organizace řešit.
Kromě toho se 76 % generálních ředitelů obává potenciálních zkreslení a nedostatečné transparentnosti na globálním trhu s umělou inteligencí.
V tomto kontextu hraje správa AI klíčovou roli při poskytování rámce pro monitorování a zachycování rizik AI a zajištění jejího etického a odpovědného nasazení. Efektivní správa AI pomáhá zajistit transparentnost, spravedlnost a odpovědnost v rámci systémů AI, čímž chrání soukromí, respektuje lidská práva a podporuje spolehlivost.
Proto je správa AI nezbytná pro prevenci úmyslného i neúmyslného zneužívání AI a pro zamezení finančním, reputačním a regulačním rizikům.
Různé vrstvy správy AI
Rozdělení správy AI do různých vrstev může být prospěšné pro bezproblémové uplatňování pravidel.
Neexistuje však žádný jednotný nebo standardně dohodnutý model definující vrstvy správy AI, protože různé společnosti a organizace definují tyto vrstvy odlišně.
Zde je obvyklý způsob, jakým několik organizací nastavuje vrstvy správy AI:
- Právní a regulační vrstva: Tato vrstva zahrnuje vytváření, navrhování a prosazování zásad, standardů, zákonů a předpisů, které řídí nasazení a vývoj využití AI. Zahrnuje také sociální a etické aspekty, které formují implementaci AI.
- Technická vrstva: Tato vrstva se týká technického návrhu a implementace systému AI, včetně otázek jako je kybernetická bezpečnost, kvalita dat a algoritmická spravedlnost.
- Organizační vrstva: Tato vrstva obvykle zahrnuje dohled a správu systémů AI v rámci organizací, včetně jejich používání, vývoje a implementace. Kromě toho se tato vrstva zabývá také otázkami odpovědnosti, řízení rizik a transparentnosti.
- Mezinárodní vrstva: Zahrnuje spolupráci a koordinaci různých zemí a globálních organizací při vývoji společných technologických standardů, norem a předpisů pro AI. Tato vrstva řeší i otázky spojené s geopolitickou konkurencí a napětím.
- Sociální vrstva: Patří sem sociální a kulturní dopady a využívání systémů umělé inteligence, včetně vzdělávání, lidských práv, soukromí, spravedlnosti, otázek zaměstnanosti a přístupu k technologiím umělé inteligence.
I když tyto vrstvy nemusí být vždy zcela oddělené, nabízejí kolaborativní a multidisciplinární přístup, který zapojuje zainteresované strany z různých sektorů, aby tak umožnily efektivní správu AI.
Jak měřit správu AI?
Nedostatek řádného a přesného měření umělé inteligence a jejích systémů může organizace vystavit značnému riziku.
Pro správné řízení a měření správy AI je zásadní, aby organizace jasně definovaly, kdo je zodpovědný za zajištění správy AI.
Kromě zohlednění zákonů a předpisů nařízených vládou musí organizace přijmout opatření, která pomohou podpořit jejich strategická rozhodnutí a každodenní provoz.
Tato opatření zahrnují:
Zabezpečení: Zabezpečení se týká ochrany modelu a jeho využití v AI. Klíčové je pochopení nesprávného používání a manipulace s prostředími a systémy AI.
Soulad s předpisy: Dalším způsobem, jak měřit správu AI, je pochopení toho, jak organizace dodržují regulační shodu, standardy a požadavky související s AI. Opatření zahrnují hodnocení toho, jak organizace dodržuje bezpečnostní, soukromí a etické zásady.
Zkreslení: V AI se zkreslení týká neobjektivnosti a systematických chyb, které se mohou objevit během vývoje systémů AI, což může vést k diskriminačním výsledkům. Měření správy AI pomocí zkreslení zahrnuje hodnocení spravedlivosti algoritmu AI, přístup k rozhodovacím procesům systému AI a vyhodnocení kvality a reprezentativnosti souborů trénovacích dat.
Transparentnost: Transparentnost v AI označuje míru, do jaké jsou vnitřní fungování a operace systému AI otevřené a srozumitelné. Organizace mohou měřit úroveň transparentnosti na úrovni implementace a vývoje.
Audit: V AI se audit týká systematické a nezávislé kontroly systémů, prostředí, zásad a postupů organizace AI. Audity se zaměřují na různé aspekty správy AI, včetně hodnocení správy dat, zmírňování zkreslení, vývoje modelů, algoritmického rozhodování, ochrany soukromí a kontroly etické dokumentace a etických procesů.
Odpovědnost: V AI se odpovědnost týká míry, do jaké jsou uživatelé, vývojáři a další zúčastněné strany činěni zodpovědnými za akce systému AI. Zahrnuje vyjasnění odpovědnosti jednotlivce a jeho role při používání systémů AI. Mechanismy pro hodnocení odpovědnosti zahrnují dozorčí výbory, rámce odpovědnosti a rady pro etické přezkoumání.
Měření správy AI je mnohostranné a zohledňuje několik faktorů, jako je transparentnost, spravedlnost, odpovědnost, bezpečnost, zkreslení a dodržování předpisů.
Čím dříve budou tato měření zavedena, tím snáze je mohou organizace začlenit do softwaru a lépe se tak rozvíjet v souladu s cíli organizace.
Výhody správy AI
Správa AI umožňuje organizacím plně využívat výhod AI a zároveň minimalizovat související rizika a náklady.
Zde jsou hlavní výhody správy AI:
#1. Zajišťuje odpovědné využívání AI
Správa AI zajišťuje, že organizace vyvíjejí a používají systémy AI transparentním, etickým a odpovědným způsobem. Toto odpovědné a etické využívání AI pomáhá posílit důvěru veřejnosti v systémy a technologie umělé inteligence a bojovat proti jejím negativním dopadům.
#2. Zvýšená efektivita
Dobře spravované systémy umělé inteligence pomáhají podporovat a zlepšovat produktivitu a efektivitu automatizací nadbytečných úkolů, zlepšováním rozhodování a minimalizací chyb.
#3. Zlepšená spravedlnost a rozhodování
Lepší přístup k datům v rámci správy AI pomáhá podporovat spravedlnost a rovnost při shromažďování dat, vytvářet přesné předpovědi a předcházet rizikům zkreslených výsledků.
#4. Podporuje participaci a spolupráci
Správa AI významně usnadňuje účast a spolupráci mezi různými zainteresovanými stranami, jako jsou vláda, průmysl, občanská společnost a odborníci z akademické sféry. Pomáhá podporovat sdílené porozumění výhodám AI a vyvíjet společná řešení pro rizika a výzvy spojené s AI.
Výzvy ve správě AI
Správa AI, i když účinně zajišťuje etické systémy AI, čelí řadě výzev.
Pro dosažení dlouhodobých výhod je nezbytné řešit výzvy spojené s řízením umělé inteligence. Tyto výzvy jsou:
- Diskriminace a zkreslení: Pokud jsou systémy umělé inteligence trénovány na nevyvážených datech, mohou být náchylné ke zkreslení a diskriminaci, zejména pokud jsou navrženy bez ohledu na různé perspektivy. Je důležité řešit otázku nevyvážených rozhodnutí a zkreslení v rámci modelů umělé inteligence, aby se předešlo diskriminačním a nespravedlivým výsledkům.
- Nedostatečná odpovědnost: Mnoha systémům umělé inteligence je obtížné porozumět, což ztěžuje jejich odpovědnost za jejich výsledky a rozhodnutí. Je nezbytné, aby systémy umělé inteligence dodržovaly transparentnost a odpovědnost, aby bylo možné lépe porozumět tomu, jak organizace využívají data pro rozhodování.
- Omezené zdroje a odbornost: Efektivní vývoj a implementace správy AI a jejích zásad vyžaduje značnou odbornost a zdroje, což může být pro menší společnosti a organizace obtížné.
- Rychle se měnící technologie: Rychle se měnící technologie umělé inteligence může ztížit správě AI udržet krok s vyvíjejícími se technologiemi a řešit nově vznikající rizika.
Výukové zdroje
#1. Úvod do správy AI
Tento kurz na Udemy s názvem Úvod do správy AI je ideální, pokud se chcete naučit základy a seznámit se s koncepty správy AI.
Obsahuje 1,5 hodiny přednášek na vyžádání a osm zdrojů ke stažení, které vám pomohou pochopit, jak monitorovat, měřit a ovládat modely vaší organizace založené na umělé inteligenci.
#2. Strategie a správa AI
Tento kurz o strategii a řízení AI od Coursera vám umožní objevit a pochopit různé strategie AI používané v obchodní transformaci a různé nástroje, které můžete použít k minimalizaci překážek používání AI a získání konkurenční výhody.
Je to kurz vhodný pro začátečníky, ve kterém se od špičkových instruktorů z University of Pennsylvania naučíte vše, co musíte vědět o řízení a strategiích AI.
#3. Řízení umělé inteligence (AI) a kybernetická bezpečnost
Pokud vám kurzy nevyhovují, tato kniha o správě umělé inteligence a kybernetické bezpečnosti na Amazonu je ideální pro seznámení se s jedinečnými riziky vytvářenými systémy umělé inteligence, pro vytvoření rámce správy umělé inteligence ke zmírnění těchto rizik a pro seznámení se s různými riziky kybernetické bezpečnosti spojenými se systémy umělé inteligence.
Kromě toho také zkoumá tipy pro vytvoření rámce kybernetické bezpečnosti pro identifikaci a zmírnění rizik AI a dovedností potřebných k provedení bezpečnostní kontroly systémů AI. K tomu, abyste se naučili koncepty této knihy a snadno je uplatnili v prostředí AI ve vaší organizaci, nepotřebujete pokročilé statistiky ani znalosti programování.
#4. Strategie, politika, praxe a řízení pro AI ve vysokoškolských institucích
Pokud studujete na vyšší škole a chcete se dozvědět o konceptech správy AI a osvědčených postupech pro bezpečnost a politiku, je pro vás tato kniha na Amazonu tou pravou volbou.
Pokrývá témata jako je etika AI, postsekundární administrativní vedení a energetická účinnost, což z ní činí vynikající zdroj pro datové vědce, IT profesionály, výzkumníky a odborníky na vyšší vzdělávání.
Závěrečné myšlenky
Správa AI pomáhá organizacím maximalizovat výhody AI a minimalizovat rizika a související náklady.
Zavedení jasných pokynů, etických rámců a předpisů pro zajištění spravedlnosti a bezpečnosti v systémech AI je zásadní. Tento článek vám pomůže porozumět konceptu správy AI, jejímu významu, výhodám, aplikacím a výzvám.
Pokud tedy chcete aktivovat etické, spravedlivé a nezkreslené systémy AI, zajistěte implementaci rámce správy AI ve vaší organizaci.
Dále se můžete podívat na špičkové dovednosti, které jsou vyžadovány u profesionálů v oblasti AI.