Wie vermeidet man die Risiken künstlicher Intelligenz?

Künstliche Intelligenzsysteme und KI-Projekte werden heutzutage immer häufiger eingesetzt, da Unternehmen die Leistungsfähigkeit dieser neuen Technologie nutzen, um die Entscheidungsfindung zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.

Wenn Ihr Unternehmen ein großes KI-Projekt umsetzt, wie sollten Sie sich darauf vorbereiten? Hier sind drei der wichtigsten Risiken im Zusammenhang mit KI und wie Sie diese verhindern und mindern können.

1. Von der Privatsphäre zur Sicherheit

Die Menschen sind sehr besorgt um ihre Privatsphäre, und die künstliche Intelligenz zur Gesichtserkennung entwickelt sich in einigen Aspekten rasant, was Fragen zu Privatsphäre und Überwachung aufwirft. Ethische Bedenken . Die Technologie könnte es Unternehmen beispielsweise ermöglichen, das Verhalten und sogar die Emotionen der Benutzer ohne deren Zustimmung zu verfolgen. Die US-Regierung hat kürzlich eine „Artificial Intelligence Bill of Rights“ vorgeschlagen, um zu verhindern, dass KI-Technologie echten Schaden anrichtet, der gegen Grundwerte, einschließlich des Grundrechts auf Privatsphäre, verstößt.

IT-Verantwortliche müssen die Benutzer darüber informieren, welche Daten erfasst werden, und ihre Zustimmung einholen. Darüber hinaus ist eine ordnungsgemäße Schulung und Implementierung in Bezug auf Datensätze von entscheidender Bedeutung, um Datenschutzverletzungen und potenzielle Sicherheitsverletzungen zu verhindern.

Testen Sie ein KI-System, um sicherzustellen, dass es seine Ziele ohne unbeabsichtigte Folgen erreicht, wie zum Beispiel, dass Hacker gefälschte biometrische Daten verwenden können, um auf vertrauliche Informationen zuzugreifen. Die Implementierung einer Überwachung eines KI-Systems würde es einem Unternehmen ermöglichen, seine Aktionen bei Bedarf zu stoppen oder rückgängig zu machen.

2. Von Undurchsichtigkeit zu Transparenz

Viele künstliche Intelligenzsysteme, die maschinelles Lernen nutzen, sind undurchsichtig, was bedeutet, dass unklar ist, wie sie Entscheidungen treffen. Beispielsweise zeigt eine umfassende Untersuchung von Hypothekendaten, dass prädiktive KI-Tools, die zur Genehmigung oder Ablehnung von Krediten verwendet werden, für Antragsteller aus Minderheitengruppen weniger genau sind. Die Intransparenz der Technologie verstößt gegen das „Recht auf Aufklärung“ von Antragstellern, denen ein Kredit verweigert wurde.

Wenn das KI/ML-Tool eines Unternehmens eine wichtige Entscheidung für seine Benutzer trifft, muss es sicherstellen, dass sie benachrichtigt werden und eine vollständige Erklärung erhalten, warum diese Entscheidung getroffen wurde.

Das KI-Team eines Unternehmens sollte auch in der Lage sein, die Schlüsselfaktoren zu verfolgen, die zu jeder Entscheidung geführt haben, und etwaige Fehler auf dem Weg dorthin zu diagnostizieren. Interne Dokumentation für Mitarbeiter und externe Dokumentation für Kunden sollten erklären, wie und warum das KI-System so funktioniert, wie es funktioniert.

3. Von Voreingenommenheit zu Fairness

Eine aktuelle Studie zeigt, dass auf voreingenommenen Daten trainierte Systeme der künstlichen Intelligenz Diskriminierungsmuster verstärken, die von Unterrekrutierung in der medizinischen Forschung bis hin zu Wissenschaftlern reichen weniger engagiert, und selbst Minderheitspatienten sind weniger bereit, sich an der Forschung zu beteiligen.

Die Menschen müssen sich fragen: Wenn ein unbeabsichtigtes Ergebnis eintreten würde, wen oder welche Gruppe würde es alle Benutzer gleichermaßen betreffen oder nur bestimmte Gruppen? Sehen Sie sich die historischen Daten sorgfältig an, um zu beurteilen, ob potenzielle Verzerrungen eingeführt oder abgemildert wurden. Ein oft übersehener Faktor ist die Vielfalt der Entwicklungsteams eines Unternehmens, und vielfältigere Teams führen oft zu gerechteren Prozessen und Ergebnissen.

Um unbeabsichtigten Schaden zu vermeiden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass alle Beteiligten aus den KI/ML-Entwicklungs-, Produkt-, Audit- und Governance-Teams die übergeordneten Prinzipien, Werte und Kontrollen, die die KI des Unternehmens leiten, vollständig verstehen Projektplan. Holen Sie unabhängige Bewertungen ein, um zu bestätigen, dass alle Projekte diesen Grundsätzen und Werten entsprechen.

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