С развитием ИИ становится все более важным обеспечение прозрачности и объясняемости его решений. Однако без стандартного подхода к управлению это не так просто. В связи с этим были выделены следующие принципы для создания ответственных систем ИИ:
Определить границы между ответственным и этичным ИИ.
Необходимо различать понятия ответственного и этичного ИИ. Этичный ИИ сконцентрирован на ценностях, таких как справедливость и уважение к частной жизни, в то время как ответственный ИИ ориентирован на технологические и организационные меры, позволяющие достичь этих целей.
Сбалансировать ответственный ИИ и корпоративное управление.
Организации должны находить баланс между интересами акционеров, клиентов, сообщества и других сторон. Важно согласовать принципы ответственного ИИ с корпоративными политиками, чтобы обеспечить прозрачность, ответственность и управление конфликтами интересов.
Обсудить этические вопросы, влияющие на системы ИИ.
Системы ИИ должны быть прозрачными и не подвержены демографическим или социально-экономическим предубеждениям. Также важно обсуждать экологические и энергетические аспекты ИИ, а также обеспечение безопасности данных.
Следовать зрелому рамочному соглашению об ответственном ИИ.
Организации должны придерживаться рамочных соглашений, разработанных такими структурами, как IEEE, Европейская Комиссия и Партнерство по ИИ. Основные принципы таких рамочных соглашений включают:
- Объективные и количественные параметры: например, медицинская система ИИ должна точно диагностировать заболевания и предлагать индивидуальные лечебные методики, не учитывая финансовые аспекты.
- Справедливость: системы ИИ должны применять одни и те же параметры оценки и суждения, независимо от сценариев и людей. Например, системы отслеживания кандидатов, использующие ИИ для оценки заявок на работу, должны применять одинаковые параметры ко всем кандидатам, независимо от их расы, пола или возраста.
- Конфиденциальность и безопасность: системы ИИ должны строго обеспечивать защиту конфиденциальных данных. Например, медицинские системы ИИ должны обеспечивать сохранность данных пациентов для предотвращения мошенничества.
Заключение
Важность ответственного ИИ не подлежит сомнению, однако обеспечение прозрачности и объяснимости всех систем ИИ является непростой задачей. Чем сложнее модель глубокого обучения, тем труднее понять, как были приняты решения.
Необходимость рамочных соглашений об ответственном ИИ по-прежнему является новой идеей, но она быстро развивается в ответ на реальные проблемы. Эксперты прогнозируют, что в ближайшем будущем рамочные соглашения обеспечения конфиденциальности, справедливости и прозрачности станут общепринятыми во всех отраслях.