Создавая ответственный ИИ: способы разрешения этических споров в области ИИ

Что такое ответственный ИИ?

По мере развития ИИ он способен кардинально изменить жизнь людей. Поэтому, пока ИИ еще больше не набрал обороты, крайне важно уделить приоритетное внимание ответственному его развитию, учитывающему все потенциальные последствия для общества.

Ответственный ИИ - это подход к разработке и внедрению искусственного интеллекта как с этической, так и с юридической точки зрения. Цель состоит в том, чтобы обеспечить безопасное, надежное и этичное использование ИИ. Ответственное использование ИИ должно повысить его прозрачность и одновременно помочь уменьшить такие проблемы, как предвзятость ИИ.

Так к чему вся эта шумиха вокруг вопроса «что такое этика ИИ»? Этика искусственного интеллекта - это огромный вызов человечеству. Разумные и ответственные инновации сами по себе непростая концепция, но очень важно сначала разобраться в вопросе, что такое этика ИИ, и после этого интегрировать ее в основу разработки и применения систем ИИ. Вкратце, этичный ИИ основан на общественных ценностях и стремлении поступать правильно. Ответственный ИИ, с другой стороны, более актуален. Он связан с тем, как мы разрабатываем и используем технологии и инструменты (например, их видение разнообразия, предвзятого отношения).

Почему ответственный ИИ так важен?

По мере того как ИИ становится все более важным для организаций, достижение ответственного ИИ следует считать чрезвычайно актуальной темой? так как необходимость в проактивном принятии справедливых, ответственных, этичных решений в области ИИ и соблюдении действующих законов и норм постоянно растет.

Понимание проблем, связанных с ИИ, является отправной точкой для создания этических рамок, которыми следует руководствоваться при его разработке и использовании. Любая организация, желающая убедиться в том, что использование ИИ не принесет никакого вреда, должна открыто поделиться этим решением с максимально широким кругом заинтересованных сторон, а также с потребителями, клиентами, поставщиками и любыми другими лицами, которые могут быть косвенно затронуты и могут пострадать от действий ИИ.

Разработка и применение ИИ в соответствии с принципами этики ИИ требует прозрачности процессов принятия решений и разработки действенной политики в области этики искусственного интеллекта. Благодаря продуманным исследованиям, широким консультациям и анализу этических последствий, а также постоянным сдержкам и противовесам мы сможем обеспечить ответственное развитие и применение технологий ИИ в интересах всех, независимо от их пола, расы, веры, демографической принадлежности, местонахождения или уровня благосостояния.

Каковы принципы ответственного ИИ?

Противостояние этическим проблемам означает, что их последствия нужно рассматривать с учетом их перспектив и обязательств. Очень важно рассматривать этический аспект ИИ не как препятствие, а как канал для длительного и устойчивого технологического прогресса. Именно поэтому внедрение принципов ответственного ИИ необходимо для его эволюции в направлении, выгодном для общества в целом.

Хотя не существует фиксированного, универсально согласованного набора принципов для этики ИИ, можно выделить несколько руководящих принципов. Вот некоторые ключевые принципы ИИ-этики:

• Справедливость: Наборы данных, используемые для обучения системы ИИ, должны быть тщательно продуманы, чтобы избежать дискриминации.
• Прозрачность: Системы ИИ должны быть разработаны таким образом, чтобы пользователи могли осознавать, как работают их алгоритмы.
• Отсутствие вреда: Системы ИИ не должны наносить вред людям, обществу или окружающей среде.
• Подотчетность: Разработчики, организации и политики должны следить за тем, чтобы ИИ разрабатывался и использовался со всей ответственностью.
• Конфиденциальность: ИИ должен защищать личные данные людей, что предполагает разработку механизмов, позволяющих людям контролировать сбор и использование своих данных.
• Надежность: Системы ИИ должны быть безопасными, то есть устойчивыми к ошибкам, атакам противника и неожиданным входным данным.
• Инклюзивность: Привлечение различных точек зрения помогает выявить потенциальные этические проблемы ИИ и обеспечить коллективные усилия по их решению.

 

Продвижение ответственной практики ИИ

Перечисленные выше принципы должны способствовать принятию взвешенных и ответственных решений в области ИИ. Чтобы перейти от теории к практике, организации должны разработать действенную политику в области этики ИИ. Подобная политика имеет решающее значение для включения этических соображений в жизненный цикл ИИ, обеспечивая его целостность с момента создания и до применения в реальном мире.

Хотя организации могут выбирать разные пути для внедрения ответственной практики ИИ в свою деятельность, существует несколько лучших практик ИИ, которые помогут реализовать данные принципы на всех этапах разработки и внедрения.

Решая, как внедрить этику ИИ, компании должны:

• Способствовать сотрудничеству по всем дисциплинам, привлекая экспертов в области политики, технологий, этики и социальной защиты, чтобы обеспечить многогранность взглядов
• Уделять приоритетное внимание постоянному обучению передовому опыту в области ИИ на всех уровнях, чтобы поддерживать осведомленность и способность к адаптации
• Внедрять этические нормы ИИ на всех этапах разработки данной технологии, закладывая их в решения ИИ с самого начала
• Создавать четкие механизмы надзора, такие как комитеты по этике или наблюдательные советы, для контроля за соблюдением норм и принятия этических решений
• Защищать конфиденциальность конечных пользователей и конфиденциальные данные с помощью строгих политик управления ИИ и использования данных.
• Поощрять прозрачность процессов ИИ, обеспечивая подотчетность и доверие со стороны заинтересованных сторон и общественности

Соблюдение передового опыта в области ИИ

Чтобы ваша система искусственного интеллекта могла заслужить доверие пользователей, важно сосредоточиться на трех ключевых областях: предоставлять ей качественные и разнообразные данные, гарантировать, что алгоритмы смогут справиться с таким разнообразием, и часто тестировать полученное программное обеспечение на предмет неверных определений или плохих корреляций.

Вот как этого можно добиться:

• Разрабатывайте проект для людей, используя разнообразный набор пользователей и сценариев использования, а также учитывая их отзывы до и во время разработки проекта.
• Используйте несколько показателей для оценки обучения и мониторинга, включая опросы пользователей, общие показатели эффективности системы, а также показатели ложноположительных и ложноотрицательных результатов, полученные для различных подгрупп.
• Проверяйте исходные данные на наличие ошибок (например, пропущенных значений, неправильных меток, выборок), искажений в обучении (например, методов сбора данных или присущих обществу предубеждений) и избыточности - все это крайне важно для обеспечения принципов ответственного ИИ, таких как справедливость, равенство и точность в системах ИИ.
• Учитывайте ограничения вашей модели, чтобы уменьшить её предвзятость, улучшить качество обобщения и обеспечить надёжную работу в реальных сценариях; по возможности сообщайте об их наличии пользователям.
• Постоянно тестируйте свою модель на соответствие принципам ответственного ИИ, чтобы убедиться, что она соответствует требованиям реального мира и учитывает отзывы пользователей, а также рассмотрите краткосрочные и долгосрочные решения проблем.

Ответственный ИИ: Примеры успеха

Внедрение лучших практик и принципов ответственного ИИ позволит нам создать генеративные модели ИИ, которые в конечном итоге будут обогащать нашу жизнь, оставаясь при этом в распоряжении человека. По мере того, как мы неуклонно переходим к более ответственному использованию ИИ, многие компании уже преуспели в создании продуктов на базе ИИ, которые являются безопасными и надежными.

Давайте рассмотрим несколько примеров применения ответственного ИИ:

• Fair Isaac Score, созданная аналитической компанией FICO, - это система кредитного рейтинга, которая использует алгоритмы искусственного интеллекта для оценки кредитоспособности. FICO придерживается ответственной практики ИИ, регулярно проверяя свои расчетные модели на предмет предвзятости и неравенства, основываясь на математике, а не на субъективных человеческих суждениях.
• Стартап в сфере здравоохранения PathAI разрабатывает диагностические решения на базе ИИ, помогающие патологоанатомам диагностировать заболевания. Чтобы обеспечить безопасное и ответственное использование ИИ в своем программном обеспечении, компания проверяет точность и надежность своих алгоритмов с помощью строгих клинических испытаний и рецензируемых исследований.
• Watsonx Orchestrate от IBM с его подходом, ориентированным на человека, революционизирует процесс привлечения талантливых кадров. Данное ИИ-решение для HR и рекрутинга способствует справедливости и инклюзивности в процессе найма, позволяя формировать разнообразные группы кандидатов, использовать справедливые критерии оценки и побуждать менеджеров учитывать различные точки зрения в процессе собеседования.
• Ada Health предоставляет пользователям персонализированные медицинские оценки и советы. Чатбот на базе ИИ безопасно проводит диагностику и скрининг таких распространенных заболеваний, как диабетическая ретинопатия и рак груди. Передовой опыт в области ИИ обеспечивается за счет прозрачного информирования пользователей о том, что они взаимодействуют с чат-ботом на основе ИИ.
• Используя целую систему спутников, компания Planet Labs впервые применила ИИ в спутниковой съёмке, изменив способы мониторинга окружающей среды, анализа климатических моделей и оценки урожайности сельскохозяйственных культур. Сотрудничая с экологическими организациями и политиками, компания обеспечивает внедрение передовых методов ИИ в свою модель.

Подход, основанный на стандартах

По мере продвижения к ответственному ИИ каждый член общества должен быть вовлечен в данный процесс. ИСО в сотрудничестве с Международной электротехнической комиссией (МЭК) идет в ногу с развитием процесса, разрабатывая международные стандарты, которые защищают и стимулируют принципиальное применение технологий ИИ.

При формировании этичного ИИ мировые правительства, организации и компании должны воплощать в жизнь перечисленные ценности, обеспечивая, чтобы их стремление к инновациям сопровождалось этической ответственностью. Международные стандарты помогут установить высокую планку этики в ИИ, последовательно определяя наилучшую практику в данной трансформирующейся отрасли.

Приверженность ответственному ИИ - это не одноразовый акт, а постоянные усилия, включающие проявление бдительности и адаптацию. Однако организации должны понимать, что такая приверженность не только направляет ИИ в русло всеобщего благосостояния, но и открывает двери к раскрытию его огромного потенциала.

• ISO/IEC 42001:2023AI management systems

Пожиная плоды

Существуют все основания для оптимистичного взгляда на будущее, в котором ответственный ИИ будет улучшать жизнь людей. Уже сейчас ИИ добивается значительных успехов в здравоохранении, образовании и аналитике данных. Он способен повысить человеческую выносливость и изобретательность в тот момент, когда мы - и планета - нуждаемся в этом больше всего. Опираясь на этические принципы, он может предложить нам симбиоз технологических инноваций и основных человеческих принципов, что приведет к созданию инклюзивного, процветающего и устойчивого глобального сообщества.

Ответственный ИИ представляет собой всеобъемлющую концепцию, отражающую этическую структуру человеческого общества в машинном интеллекте. Он представляет собой обязательство создавать системы искусственного интеллекта, обеспечивающие соблюдение прав человека, неприкосновенность частной жизни и защиту данных. Благодаря им каждая инициатива в области ИИ становится ступенькой на пути к будущему, где технологии не только расширяют возможности человека, но и уважают и улучшают его состояние.