Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Przełomowe innowacje
Magazyn (Nr 6, wrzesień 2020)

Zaufanie do AI – nie taka prosta sprawa

1 września 2020 7 min czytania
Zdjęcie Joanna Koprowska - Redaktorka „ICAN Management Review” oraz „MIT Sloan Management Review Polska”
Joanna Koprowska
Zaufanie do AI – nie taka prosta sprawa

Streszczenie: BrakOdpowiedziDlaURL

Pokaż więcej

Jeszcze jesteśmy na początku ery sztucznej inteligencji, a ta już sporo namieszała w naszej codzienności, zmieniając to, jak pracujemy, korzystamy z internetu czy przemieszczamy się po mieście. Brak regulacji i zasad etycznych dotyczących zarządzania rozwojem AI wywołuje coraz większy niepokój opinii publicznej. Jak zmniejszyć lukę zaufania do AI oraz zadbać o bezpieczeństwo, prywatność i spokój społeczeństwa?

Obawy dotyczący uzależnienia się ludzkości od sztucznej inteligencji są coraz większe. Sceptycy postępu podsycają je wizją wymknięcia się tego zjawiska spod kontroli, zadając szereg niewygodnych pytań. Czy algorytmy zasilające pojazdy autonomiczne zapewnią bezpieczeństwo pasażerom oraz przechodniom? Czy automatyczne decyzje dotyczące wniosków kredytowych będą przejrzyste, a zarazem nie będą dyskryminować wybranych grup społecznych? Czy urządzenia do rozpoznawania twarzy będą naruszać prywatność obywateli lub omyłkowo skanować twarze obcych osób?

PRZECZYTAJ CAŁY ARTYKUŁ W WERSJI PDF

To tylko wybrane pytania, które wzbudzają niepokój opinii publicznej i wywołują dyskusję o konieczności uregulowania kwestii etycznych i ochrony konsumentów w związku z rozwojem sztucznej inteligencji. Wypracowanie takich zasad jest konieczne, ponieważ pozwoli chociażby wyeliminować ryzyko potencjalnej stronniczości AI, np. w algorytmicznych decyzjach rekrutacyjnych, ale też zapewnić ludziom prywatność. Skoro rozwój AI powinien się opierać na zaufaniu i zasadach etyki, różne grupy interesariuszy muszą je wspólnie wypracować. Sęk w tym, że nie jest to łatwe zadanie – jak dowodzą twórcy raportu firmy doradczej Ernst & Young (EY) i niezależnej organizacji The Future Society (TFS) pt. Bridging AI’s trust gaps Aligning policymakers and companies.

Tylko współpraca nas uratuje

Od 2016 roku organy rządowe, wielostronne grupy interesów, instytucje akademickie i firmy prywatne opublikowały ponad 100 wytycznych dotyczących rozwijania sztucznej inteligencji. Sprawy nabierają tempa, a promowane zasady są wprowadzane w życie za pomocą przepisów i innych środków politycznych. Na przykład w lutym 2020 roku Komisja Europejska opublikowała Białą księgę sztucznej inteligencji (ang. White paper On Artificial Intelligence), w której szczegółowo opisano jej kompleksowe podejście do tych kwestii. Do końca czerwca zgłoszono aż 1250 uwag i opinii do dokumentu, które pochodziły również spoza krajów UE, m.in. z Brazylii, Indii czy Chin. Pokazuje to, że budowa tzw. ekosystemu doskonałości i zaufania i partnerstwo publiczno‑prywatne w przypadku badań naukowych oraz przy wdrażaniu rozwiązań opierających się na sztucznej inteligencji są karkołomnymi zadaniami.

Jednocześnie eksperci EY i TFS sugerują, że brak ukierunkowanego podejścia do etycznej sztucznej inteligencji (AI) stanowi ogromne zagrożenie dla biznesu i może zaszkodzić wielu ciekawym projektom. Trzeba jak najszybciej zdefiniować zasady etyczne dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji i zlikwidować lukę zaufania w społeczeństwie. Zdaniem twórców raportu, którzy rozmawiali z ponad 70 przedstawicielami organów regulacyjnych oraz ponad 280 liderami firm z całego świata, stworzenie etycznej sztucznej inteligencji wymaga współpracy.

Rozdźwięk między biznesem a polityką

Choć uczestnicy badania uznają partnerstwo publiczno‑biznesowe za klucz do opracowania jasnych ram etycznych AI, ich stanowiska dotyczące sposobu rozwiązania problemu, niestety, się różnią. Przedstawiciele firm i rządów patrzą inaczej na przyszłość etyki, regulacji i zarządzania platformami wykorzystującymi AI. Firmy bardziej troszczą się o przestrzeganie przepisów niż o kwestie etyczne. Politycy mają zdanie odwrotne. Zatem samo uzgodnienie priorytetów jest wyzwaniem. A rozbieżność między firmami a politykami jest również widoczna w ich oczekiwaniach dotyczących przyszłego kierunku zarządzania rozwojem AI.

Biorąc pod uwagę złożone i techniczne kwestie, które się pojawiają w dyskusjach na ten temat, wiele osób spodziewa się, że potrzebne będzie podejście wielostronne. Jednak rządy i firmy nie są zgodne co do tego, jaką formę powinna przybrać taka współpraca i kto powinien jej przewodzić. Badanie wykazało, że tylko 6% przedstawicieli organów regulacyjnych zgadza się na to, by to sektor prywatny moderował wielostronną dyskusję na temat przyszłych kierunków zarządzania sztuczną inteligencją, podczas gdy 38% firm uważa, że takim podejściem powinien kierować sektor prywatny.

Spór stanowi wyzwanie dla decydentów i firm w zakresie ulepszania zarządzania sztuczną inteligencją, ale też może być źródłem ryzyka regulacyjnego i rynkowego dla twórców produktów AI (zobacz ramkę Decydenci polityczni oraz przedstawiciele biznesu inaczej patrzą na to, kto miałby kierować  pracami nad zasadami rozwoju AI).

Deficyty i brak zaufania po obu stronach

Chociaż decydenci rozumieją „szerszy obraz” obaw etycznych związanych z aplikacjami wykorzystującymi AI, badanie EY i TFS sugeruje, że mogą nie zajmować się szczegółami technicznymi i biznesowymi tak, jak zrobiłyby firmy. Dwie trzecie z nich wskazało w ankiecie, że „regulatorzy nie rozumieją złożoności technologii sztucznej inteligencji i wyzwań biznesowych”. Ich odpowiedzi wskazują również na fakt, że są niezbyt skłonni podejmować wyzwania techniczne lub biznesowe związane z wdrażaniem zasad etycznych. Chociaż firmy są mniej dostosowane do najważniejszych zasad etycznych rządzących sztuczną inteligencją, przypuszczalnie mają większą głębię w kwestiach biznesowych i technicznych. Choć celem EY i TFS nie była ocena kompetencji uczestników, badanie obnażyło potencjalne braki po obu stronach: brak rozeznania w kwestiach etycznych po stronie firm i brak głębokiej wiedzy technicznej lub biznesowej po stronie decydentów.

Sama współpraca między światem biznesu a światem polityki będzie trudna ze względu na inną lukę – deficyt zaufania między obiema stronami. Decydenci nie ufają intencjom firm, a firmy nie ufają decydentom (zobacz wykres Firmy nie ufają decydentom). Prawie sześciu na dziesięciu respondentów w przedsiębiorstwach (59%) zgadza się ze stwierdzeniem, że „samoregulacja przemysłu jest lepsza niż rządowa regulacja sztucznej inteligencji”, podczas gdy podobny odsetek (63%) decydentów nie zgadza się z tym stwierdzeniem. Ponadto, podczas gdy 59% respondentów z firm zgadza się z tym, że „firmy inwestują w etyczną sztuczną inteligencję, nawet jeśli zmniejsza to zyski”, tylko 21% decydentów podziela to zdanie, a 49% się z nim nie zgadza. Tymczasem 72% firm zgadza się, że „firmy wykorzystują sztuczną inteligencję na korzyść konsumentów i społeczeństwa”, ale tylko 44% decydentów podziela ten pogląd.

Antidotum

Polskie przysłowie mówi, że gdzie dwóch się bije, tam trzeci korzysta. I w tym przypadku może być podobnie, ponieważ antidotum na deficyt zaufania może się okazać zaproszenie do pracy nad regulacjami dotyczącymi stosowania AI niezależnej strony trzeciej. Mogłaby ona odegrać konstruktywną rolę, wypełnić luki kompetencyjne i zadbać o odbudowanie zaufania między przedstawicielami polityki i biznesu oraz wśród społeczeństwa.

Obiektywnej stronie trzeciej można ufać bardziej niż firmom technologicznym, a jednocześnie łatwiej jej zrozumieć zawiłości techniczne niż decydentom. Pełnemu obaw społeczeństwu strona trzecia mogłaby zapewnić przejrzystość i uproszczenie, np. inicjując stworzenie odpowiednika etykiety „Fairtrade” lub „Organic” dla sztucznej inteligencji. Kompleksowe podejście do regulacji w połączeniu z kluczową pomostową rolą niezależnej strony trzeciej mogłoby stworzyć „infrastrukturę zaufania”. Umożliwiłaby ona decydentom ochronę bezpieczeństwa publicznego, jednocześnie zapewniając firmom opracowywanie i wdrażanie sztucznej inteligencji w sposób korzystny dla konsumentów.

Pamiętajmy, że firmy szybko się cyfryzują, wykorzystując najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, internetu rzeczy, analizy danych, technologii chmurowej i innych narzędzi. Jednocześnie postęp dokonuje się w dziedzinie pojazdów autonomicznych, rozpoznawania głosu i rozpoznawania twarzy. A to oznacza, że kwestii wypracowania spójnych zasad etycznych AI nie da się odkładać w nieskończoność. Nim rządy i firmy zbudują zaufanie do sztucznej inteligencji, najpierw muszą popracować nad zaufaniem wzajemnym. To jedyna droga, by przyspieszyć transformację cyfrową, niezbędną do sprostania pilnym wyzwaniom zdrowotnym, społecznym i gospodarczym, przed którymi stoimy.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Od wdrożenia do weryfikacji. Jak sprawdzić skuteczność detekcji w kontrolowanym teście?

Wdrożone zabezpieczenia to nie dowód ich skuteczności. Sprawdź, czym jest detection drift i jak testy BAS z IOC Simulator weryfikują detekcję EDR i SIEM.

AI weszła do biznesu. Teraz zaczyna się trudniejsza część transformacji

57% polskich przedsiębiorstw wykorzystuje już sztuczną inteligencję produkcyjnie. Jednocześnie 43% firm wskazuje integrację AI z istniejącymi systemami jako największą barierę jej skalowania.

Księgowość jako źródło przewagi konkurencyjnej. Dlaczego firmy nie wykorzystują wiedzy, którą już posiadają?

Firmy nie przegrywają przez brak danych — przegrywają, bo ignorują wiedzę, którą już mają. W fakturach, kosztach i korektach od lat zapisuje się prawdziwa historia firmy. Czy księgowość może stać się Twoją przewagą konkurencyjną?

Cyfrowe rozczarowanie. Dlaczego w wielu firmach automatyzacja nie przynosi efektów? 

Wdrażasz nowe narzędzia, ale nie widzisz efektów? Problem rzadko leży w technologii. Automatyzacja niespójnych i nieuporządkowanych procesów sprawia jedynie, że błędy pojawiają się szybciej. Przeczytaj, dlaczego technologia nie naprawi firmy za Ciebie i jak mądrze przygotować się do wdrożenia rozwiązań AI, by przyniosły realne korzyści.

Ciemna strona AI: Treści dla dorosłych i ryzyko dla firm

Nowe badanie naukowe ujawnia, że szeroka dostępność treści dla dorosłych generowanych przez sztuczną inteligencję mogła doprowadzić do gwałtownego wzrostu przestępczości na tle seksualnym. Analiza szczegółowych danych o przestępczości, opublikowanych przez japońską Narodową Agencję Policji, wykazała, że w okresach szczytowego zaangażowania w materiały oznaczone jako wygenerowane przez AI i przeznaczone wyłącznie dla dorosłych, odnotowano statystycznie istotny wzrost liczby gwałtów. Może to wskazywać na nadciągające ryzyko wizerunkowe i prawne dla firm dostarczających narzędzia oraz platformy dla tego typu treści.

Premium
Gdy firma rośnie, a zysk znika

laczego szybko rozwijająca się firma nagle traci marże, chociaż przychody notują historyczne rekordy? Przekonaj się, na czym polega problem „ziemi niczyjej” w ewolucji biznesu i sprawdź, dlaczego wdrożenie sztucznej inteligencji w nieuporządkowanej architektonicznie organizacji jest prostym przepisem na skalowanie chaosu.

Premium
Skalowanie AI dzięki adaptacyjnemu ładowi zarządczemu

Zastosowanie sztucznej inteligencji na szeroką skalę diametralnie zwiększa ryzyka biznesowe i wizerunkowe. Poznaj koncepcję adaptacyjnego ładu zarządczego – innowacyjnego podejścia, które wbudowuje mechanizmy kontroli bezpośrednio w procesy i struktury operacyjne firmy, chroniąc przed niewidocznymi, kaskadowymi błędami modeli uczących się.

Premium
Twórz wartość z generatywnej AI w skali całej organizacji

Jak skutecznie wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w całej organizacji, unikając organizacyjnych silosów? Zobacz, dlaczego tradycyjne struktury decyzyjne zawodzą przy GenAI i dowiedz się, w jaki sposób innowacyjny twór zwany „kręgosłupem AI” pozwala łączyć kompetencje biznesowe oraz technologiczne, przynosząc firmom wymierny zwrot z inwestycji.

Premium
Strategia w cieniu AI. Gdy sprawy pilne wypierają ważne

AI zmienia sposób, w jaki firmy tworzą kampanie, analizują dane i docierają do klientów. Jednak największym ryzykiem nie jest brak wdrożenia nowych technologii, lecz wykorzystanie ich w sposób, który zwiększa produktywność kosztem przewagi konkurencyjnej. Liderzy muszą odpowiedzieć na pytanie: jak skalować działania marketingowe, nie tracąc tego, co czyni markę wyjątkową?

Premium
Jak liderzy uwalniają innowacyjność na pierwszej linii

Najlepsze innowacje ratujące jakość i efektywność często rodzą się na operacyjnej pierwszej linii. Sprawdź, dlaczego to średni szczebel zarządzania jest kluczem do ich uwolnienia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!