Знаете, меня всегда удивляло, как мы доверяем алгоритмам решения, от которых зависят судьбы людей. Приходит ваш заказ на дом, а робот-доставщик привозит не то, что вы заказывали. Кто виноват? Программист, который написал код? Менеджер проекта? Руководитель компании, который утвердил использование этой технологии?
Автоматизация логистики — это здорово, спору нет. Системы обрабатывают миллионы заказов, находят оптимальные маршруты, экономят время и деньги. Но есть проблема: алгоритмы учатся на данных, которые мы им даем. А данные далеко не всегда идеальны.
Представьте: компания внедряет систему автоматического планирования маршрутов доставки. Алгоритм анализирует исторические данные и видит, что в определенных районах доставка занимает больше времени. Начинает автоматически завышать стоимость доставки для этих районов. Звучит логично?
А теперь представьте, что эти "определенные районы" — места, где живут преимущественно пожилые люди или семьи с низким доходом. Алгоритм автоматически создает дискриминацию по географическому признаку. Кто за это отвечает?
Мне кажется, мы часто прячемся за технологии, когда нужно принимать сложные решения. "Это же не мы, это алгоритм решил" — такая позиция удобна, но неправильна. За каждой строкой кода стоит человек, который принимал решения при разработке.
Возьмем крупную логистическую компанию. Их система ИИ анализирует эффективность водителей по множеству параметров. Система работает отлично, пока не выясняется, что она необъективно оценивает водителей из-за некачественных данных. Что получается? Система автоматизировала человеческие предрассудки и сделала их еще более незаметными.
Я считаю, что ответственность за ошибки алгоритмов должна лежать на нескольких уровнях одновременно. Начнем с тех, кто создает эти системы. Программисты не могут просто сказать: "Мы написали код, а дальше не наше дело". Они обязаны понимать последствия своих решений. Но и руководители компаний не должны умывать руки. Когда они внедряют систему ИИ, они берут на себя ответственность за ее работу.
Вот что меня особенно беспокоит: когда алгоритмы делают ошибки, страдают реальные люди. В логистике это особенно заметно. Представьте доставку лекарств пожилым людям. Ошибка в маршрутизации может привести к тому, что человек останется без необходимых товаров на несколько дней. Или система автоматического ценообразования может резко поднять цены в определенном регионе во время кризиса. Алгоритм просто реагирует на спрос и предложение, но не учитывает социальные последствия.
Что делать?
Во-первых, компании должны проводить тщательное тестирование алгоритмов с учетом социальных факторов. Не только проверять, что система работает быстро и точно, но и понимать, как она влияет на разные группы людей.
Во-вторых, нужно создавать этические комитеты при внедрении ИИ. Люди с разными точками зрения должны анализировать возможные последствия. В-третьих, пользователи должны иметь возможность понять, как принимались решения. Прозрачность алгоритмов — это необходимость.
Мы все должны научиться не бояться задавать вопросы о технологиях, которые мы используем. Алгоритмы — это инструмент, созданный людьми для людей. И ответственность за их работу лежит на нас всех.
В итоге вопрос не в том, кто виноват в ошибке алгоритма. Вопрос в том, как мы можем сделать так, чтобы эти ошибки не повторялись. И как мы можем использовать технологии для улучшения жизни людей, а не для создания новых проблем.
Больше полезного и интересного ищите в нашем Telegram-канале. Подписывайтесь! По вопросам сотрудничества, по внедрению 1С:ERP и не только пишите по этому адресу: erp.lab@1cbit.ru
Наш сайт https://1solution.ru/