Etik Olmayan Yapay Zeka Fısıldamasının (Padma Chukka) Maliyetli Sonuçları

                         

Evet.. AI uygulamalarından bahsediyorum - sayısız AI uygulamamız ve insanlara ne yapılması gerektiği hakkında fısıldayan yakında çıkacak olanlar…. nasıl yapılır… ama AI sohbet botlarıyla etkileşime giren fısıldayanlar hakkında değil.

Göre IDC tahminlere göre, küresel yapay zeka pazarı 500 yılına kadar 2024 milyar doların üzerine ulaşabilir - 50'e göre %2021'den fazla bir artış. Bu, iş deneylerinden bunun her boyutta kurumsal stratejinin ayrılmaz bir parçası olduğunu kabul etmeye geçtiğimizi gösteriyor. Daha iyi kararlara dayalı olarak harekete geçmek için verileri içgörülere dönüştürmek için gerekli bir araçtır. Hiç kimse iş riskini azaltmak ve yenilikle yatırım getirisini artırmak için yapay zekanın faydalarını tartışmıyor. Ancak, her zaman olduğu gibi, bir … AMA… var. tarafsız yapay zekayı söylemek yapmaktan daha kolay.

İşletme için kritik öneme sahip olan bu yapay zeka modellerinin görünürlük ve hesap verebilirlik ile güvenilir bir şekilde çalışması gerekir. Aksi takdirde, bu durumda başarısızlığın, herhangi bir şirketin nakit akışını etkileyen ve hatta yasal sorunlara yol açabilecek ciddi sonuçları vardır. Bundan kaçınmanın tek yolu, "Bu yapay zeka uygulamasının/iş yükünün etik olarak oluşturulduğunu kanıtlayabilir misiniz?" sorusunu yanıtlamak için otomasyon ve şeffaflıktır. Aka… nasıl yönetiyorsunuz? Ve sürekli yönetildiğini ispatlayabilir misin?

Burası şirketlerin sevdiği yer IBM kuruluşun yapay zeka faaliyetlerini yönetme, yönetme ve izleme genel sürecini düzenlemek için yapay zeka yönetişimine yatırım yaptı. Birincil iş, tüm iş birimlerinin proaktif kalmasını sağlamak ve etik ilkeleri ve düzenlemeleri karşılama yeteneğini güçlendirmek için girişimlere yönetişim çerçevesini aşılamaktır. Özellikle Bankacılık ve finansal hizmetler gibi düzenlemeye tabi sektörlerin, düzenleyicileri tatmin edecek kanıtları sağlamaları yasal olarak zorunludur.

Yapay zekanın etkisi, dijital dönüşümün muazzam baskısı nedeniyle Finansal hizmetler sektöründe katlanarak artıyor. Söylendiği gibi, söylemesi yapmaktan daha kolay çünkü:

1. AI uygulamalarını güvenle çalıştırın:

Bazı durumlarda, modeller netlik ve kataloglama olmadan oluşturulur; Söylemeye gerek yok, uçtan uca yaşam döngüsünü izlemek için izleme her şeyin ortasında kayıp gider. Bankalar eski uygulamalarla mücadele ederken, şeffaflık ve açıklanabilirlik oluşturmak için süreçleri otomatikleştirmek zorlaştı ve dolayısıyla bir kara kutu haline geldi. Kararların neden/nasıl alındığını kimse bilmiyor. Eski uygulamalarla karıştırılan yeni uygulamalar, kalite ve algılanmayan riskler nedeniyle büyük bir yatırım getirisi ile ilişkilendirilmesine rağmen asla gün ışığını görmez.

Bu da bizi ikinci noktamıza getiriyor – itibar riskini yönetmek

2. İtibar riskini genel riskle birlikte yönetin

sordum #chatGPT ve #Ozan - Padma Chukka kimdir? #SohbetGPT soruyu birkaç şekilde değiştirsem bile cevap vermeyi reddetti. Yine de Bard, LinkedIn profilim de dahil olmak üzere bana ayrıntılı bir yanıt verdi... ancak veriler, konuşmacı biyografilerinin bir parçası olarak eski profilimin hâlâ bulunduğu çeşitli sitelerden. O noktadan sonra, Bard'ı henüz açmadım. O kadar hızlı bir şekilde kapatıldım, yani - İtibar riski. Verilerin tutarsız olabileceğini fark ettiğimde basit bir sohbet robotunu kapatabileceğimi varsayalım. Kritik işleri yürütmek için yapay zeka ile aşılanmış bir uygulama satın almaya karar vermeden önce nasıl emin olamadım? İtibar riski, şirketlerin bazen unuttuğu önemli bir faktördür. İtibar riskini ölçerseniz, proaktif değilseniz işletme üzerindeki muazzam etkiyi görebilirsiniz.

Karmaşıklığa eklemek için, üçüncüsü…

3. Bir şirket değişen AI düzenlemelerine nasıl yanıt verebilir?

İtibar riskinden kaçınmak için, başarılı ve sorumlu bir yapay zeka ekibi, her yerel ve küresel düzenlemeden haberdar olmalı ve bir anlık bildirimle bir tik tak video gibi yayınlanmalıdır. Uyumsuzluk, nihayetinde bir kuruluşa önerilen AB Yapay Zeka Yasası gibi işlerle ilgili olarak milyonlarca dolarlık para cezasına mal olabilir. 30 milyon Euro'ya veya şirketin küresel gelirinin %6'sına kadar olabilir – OUCH.

Pekala, her şey başlangıçta pembe olmak zorunda değil… yeter ki korkutucu bir durumdan pembe bir duruma nasıl geçeceğimizi biliyoruz.

Şaşırtıcı olmayan bir şekilde… her zaman insan, süreç ve teknolojidir. Bu nedenle öncelikle, hedeflere dayalı olarak girişimleri eğitmek, yönlendirmek ve izlemek için işlevler arası bir yönetim organı oluşturun. Ardından, mevcut yapay zeka teknolojisini ve süreçlerini kıyaslayın, boşlukları anlayın ve ardından gelecekteki kanıtlar için düzeltin. Ardından uyumluluk gerekliliklerine uygun olarak bir dizi otomatik yönetişim iş akışına geri dönün. Son olarak, kabul edilebilir eşik yaklaşıyorsa sahiplerini uyarmak için bir izleme sistemi kurun. Teknoloji açısından, iyi tasarlanmış, iyi yürütülen ve iyi bağlanmış bir yapay zeka, birden çok yapı taşı gerektirir. Ve bazı veya tüm özelliklere sahip olduğundan emin olun:

· Çeşitli dağıtımlarda veri bütünlüğü

· AI Yönetişimine uyan açık, esnek mevcut araçları kullanın

· İzlemenin bir yolu olan gizlilik denetimleriyle self servis erişim sunduğunuzdan emin olun

· Otomasyon ve yapay zeka yönetişimi göz önünde bulundurularak tasarım

· Özelleştirilebilir iş akışı sayesinde birden fazla paydaş için bağlanabilir ve özelleştirilebilir

Uygulamayı korkutucudan Rosy'ye dönüştürdükten sonra...sonraki soru bunu nasıl kanıtlayacağınız...

Öncelikle, şirketin yapay zeka ilkelerine güvenin – onlarla birlikte geliştirin ve yine de özellikle Finansal Hizmetler gibi denetime tabi ortamlarda uyumlu olduğunuzu "göstermeniz" gerekir. Finansal hizmetlerin NIST 800-53'e şikayet etmesi gerektiğinden, NIST AI Risk Yönetimi Çerçevesi ( AI RMF). NIST, denetimleri dört ailede önerdi: Yönet, Haritala, Ölç ve Yönet. Bunu yol gösterici bir faktör olarak kullanarak ve düzeltilecek ve izlenecek boşlukları belirlemek için uygulamaları stres testi yapın.

IBM, modellerinizi siz onları üretime geçirmeden önce doğrulayabilir ve doğruluk, kalite ve sapma açısından izlenebilir. Düzenleyicilerin ve denetçilerin gereksinimlerini karşılamak için modelin davranışını ve tahminlerini açıklayan belgeler de sağlayabilir. Bu açıklamalar görünürlük sağlayabilir ve denetim sancısını hafifletebilir ve şeffaflığı ve olası riskleri belirleme becerisini artırabilir.

 Bu AI fısıltılarını güvenle dinleyin!

#Finansal hizmetler #sorumlu #etikai #NISTAIRMF

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.finextra.com/blogposting/24053/the-costly-consequences-of-unethical-ai-whisperer?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs