Az etikátlan AI Whisperer költséges következményei (Padma Chukka)

                         

Igen.. Az AI-alkalmazásokról beszélek – a számtalan AI-alkalmazásunkról és a közelgő alkalmazásokról, amelyek arról súgnak az embereknek, hogy mit tegyenek…. hogyan kell csinálni… de nem a suttogókról, akik interakcióba lépnek az AI chatbotokkal.

Szerint IDC Az előrejelzések szerint a globális mesterségesintelligencia-piac 500-re elérheti az 2024 milliárd dollárt, ami több mint 50%-os növekedés 2021-hez képest. Ez azt jelzi, hogy az üzleti kísérletekről áttértünk arra, hogy elfogadjuk, hogy ez minden méretű vállalati stratégia szerves részét képezi. Szükséges eszköz ahhoz, hogy az adatok betekintést nyerjenek a jobb döntéseken alapuló cselekvések elindításához. Senki sem vitatja a mesterséges intelligencia előnyeit az üzleti kockázat csökkentésében és a ROI innovációval történő növelésében. De mint mindig, most is van egy …DE… az elfogulatlan mesterséges intelligencia könnyebb mondani, mint megtenni.

Az üzlet szempontjából kritikus fontosságú, hogy ezeknek az AI-modelleknek megbízhatóan, láthatósággal és elszámoltathatósággal kell működniük. Ellenkező esetben a kudarc ebben az esetben súlyos következményekkel jár, amelyek hatással vannak bármely vállalat pénzforgalmára, és akár jogi problémákhoz is vezethetnek. Ennek elkerülésének egyetlen módja az automatizálás és az átláthatóság, ha meg kell válaszolni egy kérdést: „Be tudja bizonyítani, hogy ez az AI-alkalmazás/munkaterhelés etikusan épül fel?” Aka… hogyan kormányoz? És be tudod bizonyítani, hogy folyamatosan kormányozzák?

Ezt szeretik a cégek IBM befektettek a mesterséges intelligencia irányításába, hogy megszervezzék a szervezet mesterséges intelligencia-tevékenységeinek irányítását, irányítását és nyomon követését. Az elsődleges feladat annak biztosítása, hogy minden üzleti egység proaktív maradjon, és az irányítási keretet beépítsék a kezdeményezésekbe, hogy megerősítsék az etikai elveknek és előírásoknak való megfelelést. Különösen az olyan szabályozott iparágaknak, mint a banki és pénzügyi szolgáltatásoknak kell jogilag bizonyítékot szolgáltatniuk a szabályozók kielégítésére.

Az AI befolyása exponenciálisan növekszik a pénzügyi szolgáltatási szektorban a digitális átalakulás óriási nyomása miatt. Mint mondtam, könnyebb mondani, mint megtenni, mert:

1. Magabiztosan üzembe helyezze az AI-alkalmazásokat:

Egyes esetekben a modelleket egyértelműség és katalogizálás nélkül építik fel; mondanom sem kell, hogy a monitorozás mindenek közepette elcsúszik, hogy nyomon kövesse a végpontok közötti életciklust. Míg a bankok a régi alkalmazásokkal küszködnek, a folyamatok automatizálása az átláthatóság és a magyarázhatóság megteremtése érdekében nehezebbé vált, és fekete dobozt jelent. Senki sem tudja, miért/hogyan születtek döntések. A régi alkalmazásokkal összegabalyodott új alkalmazások soha nem látják a napfényt, bár a minőség és az észrevehetetlen kockázatok miatt hatalmas megtérülés társul hozzá.

Ezzel el is érkeztünk a második ponthoz – a hírnévkockázat kezeléséhez

2. Kezelje a reputációs kockázatot az általános kockázattal együtt

megkérdeztem #chatGPT és a #Dalnok – ki az a Padma Chukka. #ChatGPT nem volt hajlandó válaszolni, még akkor sem, ha többszörösen megváltoztattam a kérdést. Ennek ellenére Bard részletes választ adott nekem, beleértve a LinkedIn-profilomat… de az adatok különböző oldalakról származnak, ahol a régi profilom még mindig létezik a hangszóró bios részeként. Ettől kezdve még nem nyitom meg a Bárdot. Ilyen gyorsan kikapcsoltak, más néven – Hírnévkockázat. Tegyük fel, hogy ki tudok kapcsolni egy egyszerű chatbotot, amikor rájövök, hogy az adatok nem konzisztensek. Hogyan nem győződhetnék meg róla, mielőtt úgy döntök, hogy egy MI-vel átitatott alkalmazást vásárolok kritikus üzleti tevékenységhez? A hírnévkockázat olyan alapvető tényező, amelyet a vállalatok néha elfelejtenek. Ha számszerűsítjük a hírnévkockázatot, láthatjuk, milyen óriási hatással van az üzletre, ha valaki nem proaktív.

A bonyolultság növelése érdekében a harmadik…

3. Hogyan reagálhat egy vállalat a mesterséges intelligencia szabályozásának változásaira?

A hírnévkockázat elkerülése érdekében egy sikeres és felelősségteljes AI-csapatnak tisztában kell lennie minden helyi és globális szabályozással, és egy pillanat alatt le kell zuhannia, mint egy pipa videó. Az előírások be nem tartása pedig végső soron több millió dolláros pénzbírságba kerülhet egy szervezetnek a munkával kapcsolatban, mint például a javasolt EU AI-törvény. Ez akár 30 millió euró is lehet, vagy a vállalat globális bevételének 6%-a – OUCH.

Nos, nem kell mindennek rózsásnak lennie az induláskor… mindaddig, amíg tudjuk, hogyan lehet ijesztő helyzetből rózsássá változtatni.

Nem meglepő... mindig emberekről, folyamatokról és technológiáról van szó. Tehát először hozzon létre egy többfunkciós irányító testületet, amely a célkitűzések alapján oktatja, irányítja és figyelemmel kíséri a kezdeményezéseket. Ezután mérje össze a jelenlegi mesterséges intelligencia technológiát és folyamatokat, értse meg a hiányosságokat, majd javítsa ki a jövőbeni bizonyítást. Ezután térjen vissza a megfelelőségi követelményeknek megfelelő automatizált irányítási munkafolyamatokhoz. Végül állítson fel egy megfigyelő rendszert, amely figyelmezteti a tulajdonosokat, ha az elfogadható küszöb közeledik. Technológiai oldalról egy jól megtervezett, jól kivitelezett és jól összekapcsolt mesterséges intelligencia több építőelemet igényel. És győződjön meg arról, hogy rendelkezik néhány vagy az összes képességgel:

· Adatintegritás a különféle telepítések során

· Használjon nyitott, rugalmas meglévő eszközöket, amelyek megfelelnek az AI-irányításnak

· Ügyeljen arra, hogy önkiszolgáló hozzáférést biztosítson adatvédelmi vezérlőkkel – ez a nyomon követés módja

· Tervezés az automatizálást és a mesterséges intelligencia irányítását szem előtt tartva

· A testreszabható munkafolyamat révén több érdekelt fél számára is csatlakozhat és testreszabható

Ha egyszer átalakítjuk az alkalmazást ijesztőről Rosyra… akkor a következő kérdés az, hogyan bizonyítod…

Először is, térjen vissza a vállalat mesterséges intelligencia-elveihez – építsen velük, és mégis „meg kell mutatnia”, hogy megfelel az előírásoknak, különösen olyan szabályozott környezetekben, mint a pénzügyi szolgáltatások. Mivel a pénzügyi szolgáltatásoknak panaszt kell tenniük a NIST 800-53-mal kapcsolatban, megnézhetik a NIST AI kockázatkezelési keretrendszer (AI RMF). A NIST négy családban javasolta a vezérlőelemeket – kormányzás, térképezés, mérés és kezelés. Ennek felhasználása irányadó tényezőként és az alkalmazások stressztesztje, hogy azonosítsák a kijavítandó és figyelemmel kísérendő hiányosságokat.

Az IBM ellenőrizni tudja a modelljeit, mielőtt gyártásba kezdené őket, és ellenőrizhető a méltányosság, a minőség és a sodródás. Dokumentációval is szolgálhat, amely elmagyarázza a modell viselkedését és előrejelzéseit, hogy megfeleljen a szabályozók és könyvvizsgálók követelményeinek. Ezek a magyarázatok láthatóságot biztosítanak és enyhítik az audit fájdalmát, valamint növelik az átláthatóságot és a lehetséges kockázatok meghatározásának képességét.

 Hallgassa bizalommal a mesterséges intelligencia suttogását!

#Pénzügyi szolgáltatások #felelős #ethicalai #NISTAIRMF

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/24053/the-costly-consequences-of-unethical-ai-whisperer?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs