AI-etik

AI-system som prioriterar mänskliga behov och värderingar har en större sannolikhet att tas i bruk, vinna tillit och användas effektivt. Genom att bädda in människocentrering när vi utvecklar och implementerar AI kan organisationer skapa mer ansvarsfulla, effektiva och samhällsnyttiga AI-system som kan komplettera mänsklig intelligens och kreativitet.

Tekniker och metoder för att implementera människocentrering inkluderar:

• Human-in-the-loop (integrering av mänskligt omdöme vid viktiga punkter i AI-processen, särskilt vid viktiga beslut).
• Deltagardesign.
• Bedömning av etisk inverkan.
• Adaptiv AI (system som justerar sitt beteende baserat på mänsklig feedback och skiftande kontexter).

Allt eftersom AI utvecklas är det nödvändigt att upprätthålla en människocentrerad metod för att skapa AI-system som gör nytta för samhället samtidigt som det respekterar individens rättigheter och värdighet.

En viktig aspekt av AI-etik är att försäkra att resultaten är rättvisa och opartiska. Tänk dig följande exempel: om din algoritm identifierar djur som människor behöver du mata den med mer data om en mer mångfaldig grupp människor. Om din algoritm fattar felaktiga eller oetiska beslut kan det innebära att det inte fanns tillräckligt med data för att träna modellen, eller att återkopplingsinlärning inte var lämplig för det önskade resultatet.

Människor har, ibland utan avsikt, fört in oetiska värden i AI-system på grund av partisk dataselektering eller dåligt anvisade återkopplingsvärden. Ett av de första tekniska stegen mot att försäkra AI-etik är att utveckla rättvisemått och tekniker för att utesluta partiskhet. Demografisk jämlikhet och utjämnade odds mäter algoritmers rättvisa. Att mäta om träningsdata och kontradiktorisk uteslutning av partiskhet kan bidra till mindre inlärd partiskhet.

Men en engångsaktion räcker inte. Regelbundna revisioner, i kombination med mångfaldig representation i team för AI- utveckling kommer att hjälpa till att upprätthålla rättvisa och ansvarsskyldighet genom hela AI-systemets livscykel. Det räcker inte att ha enstaka konversationer om dessa problem, vi måste göra det till en fortsatt och väsentlig del av vår diskurs.

Transparens och förklaringsbarhet är nödvändiga för att bygga upp förtroende, följa AI-föreskrifter och uppnå etisk validering. Transparent och förklaringsbar AI gör det möjligt för utvecklare att identifiera och ta itu med partiskhet eller felaktigheter i beslutfattningsprocessen. Det låter även slutanvändaren fatta välinformerade beslut baserat på faktorer som påverkar AI:ns utdata.

Näringsdeklaration för AI-modeller

Näringsdeklarationer på matförpackningar ger transparens kring ingredienser, näring och hur du förbereder ditt favoritsnack. På ett liknande sätt är modellkort transparenta ”näringsdeklarationer” för AI-modeller. De ger insikt i en modells ändamål, prestanda, begränsningar och etiska avseenden. De använder en standardiserad och tillgänglig metod för att förmedla AI-modellers huvudsakliga aspekter till intressenter.

Tekniker för att förklara komplexa modeller

Det finns flera olika tekniker som utvecklare kan använda för att förklara komplexa maskininlärningsmodellers prediktioner, vilket bidrar till att göra modellens beslutfattningsprocess mer begriplig. Några exempel på dessa tekniker är:

• LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations).
• SHAP (SHapley Additive exPlanations).
• ICE plots (Individual Conditional Expectation).

Utvecklare kan även använda naturlig språkbehandling (NLP) för att generera förklaringar av modellens beslut som är läsbara för människor. NLP kan översätta komplex statistisk utdata till tydliga och kontextuella beskrivningar som är tillgängliga och lätta att tyda för utvecklare och användare. Läs om fem viktiga frågor att ställa sig när man utvecklar pålitliga AI-modeller.

Sekretess och säkerhet är två sammanflätade pelare som försäkrar att data är skyddad under den fulla livscykeln för AI. Sekretessbevarande AI-tekniker möjliggör för organisationer att utnyttja stora datamängder samtidigt som de skyddar personlig information. Säkerhetsåtgärder skyddar mot skadliga attacker och obehörig åtkomst.

När företag går mot en decentraliserad modell, erbjuder samordnade inlärningstekniker skalbarhet och flexibilitet, samtidigt som det löser flera problem med sekretess och säkerhet. Samordnade inlärningstekniker gör det till exempel möjligt för organisationer att träna modeller utan att dela rådata – vilket minskar datarörelse (och därmed risken för exponering).

Andra användbara tekniker för sekretess och säkerhet är:

• Homomorfisk kryptering (möjliggör för beräkning av krypterad data utan att dekryptera originalet).
• Differentiell integritet (döljer individuell data genom att lägga till kontrollerat brus).
• Motståndsträning och sanering av indata.
• Robust åtkomstkontroll och auktoriseringsprotokoll.

Robusta AI-system presterar konsekvent och korrekt under olika förhållanden, inklusive oförväntade inmatningar eller förändringar i miljön. Robusthet är viktigt för att upprätthålla funktionssäkerhet och pålitlighet i praktiskt användande.

Tekniker för att förbättra robusthet inkluderar:

• Motståndsträning involverar att utsätta modeller för skadlig indata under träningen för att förbättra motståndskraft.
• Helhetsmetoder innebär att man kombinerar flera algoritmer för inlärning för att förbättra stabilitet och prestanda.
• Normeringstekniker hjälper till att förhindra över- och underanpassning, förbättra generalisering och balansera modellkomplexitet med prestanda. Fortgående övervakning av prestanda och modelluppdateringar hjälper till att upprätthålla precision.

Pålitlig AI-mjukvara bör omfatta flera olika metoder för att hantera algoritmer och granska deras avvärjande över tid. Förhoppningsvis skapar AI-etik ett ramverk för reglering, tekniska lösningar och organisatoriska tillvägagångssätt som stämmer överens med utveckling och driftsättning av AI med mänskliga värderingar och samhällets bästa i åtanke.