Dirbtinio intelekto rizikos - turinys:
Kokie yra dirbtinio intelekto rizikos?
Dirbtinis intelektas tampa vis populiaresniu ir būtinu įrankiu, norint išlikti konkurencingam rinkoje. Jis padeda įmonėms įvairiais verslo aspektais – nuo skaitmeninio mokymo efektyvumo analizės iki automatizavimo sprendimų ir svetainių bei programų kūrimo supaprastinimo.
Nors jo potencialas yra milžiniškas, taip pat kyla vis daugiau susirūpinimo dėl galimų grėsmių. Etiniai dilemmai, galimi privatumo pažeidimai ir rizika, susijusi su neaiškiomis duomenų naudojimo politikomis, kurias taiko dirbtinio intelekto teikėjai, yra kai kurie iš klausimų, kurie gali sukelti problemų. Pažvelkime į juos atidžiau, kad suprastume, kokių priemonių galime imtis, kad apsaugotume savo įmonę nuo galimų atakų.
Etika ir dirbtinio intelekto rizikos
Dirbtinio intelekto naudojimas versle gali sukelti etinių problemų, tokių kaip:
- diskriminacija – pavyzdžiui, lyties šališkumas,
- skaidrumo trūkumas sprendimų priėmimo procese, arba
- naudotojų manipuliavimas.
Diskriminacija
Lyties ar rasinės diskriminacijos problema dažnai kyla naudojant dirbtinį intelektą automatizuojant atrankos procesus. Dirbtinis intelektas mokosi per pakartojimus. Todėl, jei tam tikros savybės, tokios kaip išsilavinimas, amžius ar lytis, daugiausia siejamos su konkrečia pozicija, dirbtinis intelektas gali teikti pirmenybę kandidatams, kurių duomenys atitinka tuos kriterijus. Net jei niekas įmonėje tyčia nenustatė tokių atrankos kriterijų, dirbtinis intelektas gali diskriminuoti kitus kandidatus.
Skaidrumo trūkumas
Antra problema yra skaidrumo trūkumas sprendimų priėmimo procesuose, tokiuose kaip draudimo kainodara ar kreditingumo vertinimas. Tai susiję su didelių kalbos modelių naudojamais mąstymo metodais. Šie modeliai remiasi vadinamuoju giliu mokymusi. Jie yra labai efektyvūs sprendžiant sudėtingas problemas, tačiau jų veikimo būdas dažnai vadinamas „juoda dėžė“, nes sunku interpretuoti ir paaiškinti.
Pasitaiko, kad kriterijai, kuriais remiasi dirbtinis intelektas priimdamas sprendimus, žmonėms yra neaiškūs. Tai verčia juos abejoti jų patikimumu ir etika. Tokiais atvejais dirbtinio intelekto naudojimas gali sukelti:
- pasitikėjimo sumažėjimą tarp klientų,
- patikimumo praradimą darbuotojų ir investuotojų akyse, ir
- žalos jūsų prekės ženklo įvaizdžiui.
Manipuliavimas
Trečia problema, susijusi su dirbtiniu intelektu ir etika, yra susirūpinimas dėl naudotojų elgesio manipuliavimo. Dirbtinis intelektas vis dažniau naudojamas turinio, reklamų ir produktų personalizavimui ir hiperpersonalizavimui. Norint, kad tai būtų efektyvu, įmonės renka ir analizuoja didžiulius klientų duomenų kiekius. Tai leidžia joms sėkmingai pasiekti tikslinę auditoriją.
Tačiau ta pati technologija taip pat gali būti naudojama naudotojų pasirinkimams ir sprendimams daryti įtaką neetišku būdu, pavyzdžiui,:
- eksponuojant naudotojus turiniui, kuris sustiprina jų esamas nuostatas, sukuriant vadinamuosius „filtrų burbulus“,
- teikiant pasirinkimo iliuziją, ir net
- tyčia klaidinant juos.
Norint išvengti tokių etinių dilemų, susijusių su dirbtiniu intelektu versle, įmonės turėtų stengtis kurti skaidresnius, atsakingesnius ir teisingesnius dirbtinio intelekto sistemas:
- įgyvendinant teisingumo ir nediskriminavimo principus,
- užtikrinant tinkamą sprendimų priėmimo procesų priežiūrą,
- skatinant švietimą ir etinį sąmoningumą tarp darbuotojų, atsakingų už dirbtinio intelekto technologijų kūrimą ir įgyvendinimą.
Bendradarbiavimas su etikos ir reguliavimo ekspertais, taip pat dialogas su suinteresuotaisiais subjektais, taip pat gali prisidėti prie etiškesnio požiūrio į dirbtinio intelekto naudojimą versle kūrimo.
Privatumo grėsmės
Dirbtinio intelekto naudojimas versle gali sukelti klientų ir darbuotojų privatumo pažeidimus. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto sistemos, analizuoja klientų duomenis, kad personalizuotų pasiūlymus, gali netyčia atskleisti jautrią informaciją. Todėl svarbu:
- nustatyti duomenų minimizavimo principą – tai yra, rinkti tik būtinus duomenis, vengti perteklinių informacijos kiekių ir ištrinti juos, kai jų nebereikia.
- anonimizuoti duomenis – naudoti duomenų anonimizavimo technikas, tokias kaip generalizacija, pseudonimizacija ar agregacija, kad sumažintumėte asmens tapatybės atskleidimo riziką.
- įgyvendinti Privatumo pagal dizainą (PbD) – projektuojant dirbtinio intelekto sistemas, nuo pat pradžių atsižvelgti į privatumo apsaugą. Toks požiūris gali padėti identifikuoti ir sumažinti duomenų pažeidimų riziką.
- nustatyti prieigos ir saugumo politiką – apriboti prieigą prie duomenų, nustatant vartotojų teises pagal roles, taip pat šifruoti ir stebėti duomenis, kad apsaugotumėte juos nuo neautorizuotos prieigos.
- užtikrinti atitiktį duomenų apsaugos reglamentams – užtikrinti atitiktį Bendrojo duomenų apsaugos reglamento (BDAR) reikalavimams Europos Sąjungoje.
- būti skaidriems ir atsakingiems – informuoti savo klientus ir darbuotojus apie jų duomenų apdorojimo tikslus ir metodus, taip pat privatumo apsaugos priemones.
Apibendrinant, privatumo rizikas, susijusias su dirbtinio intelekto naudojimu versle, galima sumažinti įgyvendinant praktikas, kurios prioritetą teikia duomenų apsaugai ir anonimizacijai, taip pat per švietimą ir atsakomybės skatinimą.
Patarimai, kaip sumažinti dirbtinio intelekto rizikas
Dirbtinis intelektas gali būti naudojamas neteisėtiems tikslams, tokiems kaip:
- kibernetiniai išpuoliai,
- apgavystės, arba
- informacijos manipuliavimas.
Todėl svarbu imtis tinkamų saugumo priemonių, kad būtų išvengta galimo piktnaudžiavimo. Nepaisant minėtų rizikų, daugelis įmonių sėkmingai naudoja dirbtinį intelektą atsakingai. Dirbtinio intelekto įgyvendinimas gali atnešti keletą privalumų, tokių kaip efektyvumo didinimas, laiko taupymas ir galimybė teikti labiau personalizuotas paslaugas.
Norint sumažinti riziką, susijusią su dirbtinio intelekto naudojimu versle, galite taikyti šias strategijas:
- išvystyti aiškias etines gaires dirbtinio intelekto naudojimui įmonėje, kad būtų išvengta neteisingų praktikų ir diskriminacijos,
- užtikrinti, kad duomenų ir informacijos sistemos būtų tinkamai apsaugotos, kad būtų apsaugotas klientų ir darbuotojų privatumas, taip pat būtų išvengta piktnaudžiavimo,
- įgyvendinti auditų ir kontrolės sistemas, kad būtų stebima dirbtinio intelekto veikla ir imtasi korekcinių veiksmų klaidų ar etinių nesilaikymo atveju.
Ar yra ko bijoti dėl dirbtinio intelekto rizikų?
flow-automation” target=”_blank” rel=”noopener”>Dirbtinis intelektas versle atneša tiek privalumų, tiek grėsmių. Kaip ir su bet kuriuo pažangiu įrankiu, sėkmės raktas yra atsakingas ir informuotas požiūris į jo naudojimą. Tai yra vienintelis būdas efektyviai sumažinti rizikas ir maksimaliai išnaudoti šios technologijos teikiamas galimybes.Neatsisakykite dirbtinio intelekto naudojimo vien dėl su juo susijusių rizikų. Vietoj to, pagalvokite, kaip dirbtinis intelektas gali paremti jūsų verslo augimą. Taip pat ieškokite ekspertų patarimų, kad dirbtinis intelektas būtų įgyvendintas etiškai, prioritetą teikiant privatumo apsaugai ir apsaugoms nuo piktnaudžiavimo.
Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.
Andy Nichols
Problemas sprendžiantis asmuo su 5 skirtingais diplomais ir begaliniais motyvacijos ištekliais. Tai daro jį puikiu verslo savininku ir vadovu. Ieškodamas darbuotojų ir partnerių, jis labiausiai vertina atvirumą ir smalsumą pasauliui.
Digitizing your business:
- Kaip išvengti skaitmeninės transformacijos spąstų?
- Kas yra verslo skaitmenizacija?
- Skaitmeninės transformacijos ir duomenų saugumo pusiausvyra
- Skaitmeninė rinkodara
- Skaitmeninių komandų valdymas
- Skaitmeninimas pramonėje
- Skaitmeninis mokymas ir įvedimas
- Debesys vs serveris. Privalumai ir trūkumai
- Debesų kompiuterija
- XaaS ir prenumeratos verslo modeliai
- Kokias XaaS paslaugas naudoti valdant verslą?
- Debesys ir dirbtinis intelektas
- Mikroservisai ir API
- Skaitmeninių įmonių ateitis
- Visas apie darbo proceso automatizavimą
- Geriausias pasirinkimas vs viskas viename. Kas tinka jums?
- 5 geriausi beprogramiai įrankiai, kurių reikia jūsų įmonei
- Žaidybinimas ir klientų patirtis
- Kas yra trikdančiosios technologijos?
- Disruptyvių technologijų poveikis verslui
- Žaidybinimas darbo vietoje
- Žaidybinimas versle
- Kaip kurti verslo programas ir svetaines naudojant dirbtinį intelektą?
- Kokie yra dirbtinio intelekto rizikos?
- Skatinant skaitmeninę kultūrą. Pusiausvyra tarp pokyčių ir tapatybės
- Kaip protingai įgyvendinti verslo pokyčius?
- Kaip sukurti inovacijų kultūrą darbo vietoje?
- Priešakiniai darbuotojai skaitmeninės transformacijos eroje
- Kas yra skaitmeninė mąstysena?
- RPA vs API. Kaip pasirinkti tinkamą automatizacijos strategiją?
- Skaitmeninis finansų valdymas ir internetinė apskaita