Søg
Abonner

AI-Etik spiller en vigtig rolle i brugen af kunstig intelligens og maskinlæring

Arne Kristian Aas
17.01.2022 | 5 minutter
Arne Kristian Aas, Advanced Analytics team. Photo: Viken Foto Video

Udvikling og implementering af AI-løsninger accelererer, og de globale udgifter forventes at nå $110 milliarder i 2024. Disse maskinlæringsimplementeringer er særligt komplekse og følges af unikke ansvarsområder og risici. Virksomheder har brug for en plan for at reducere disse risici og en strategi for, hvordan man udvikler modellerne på en etisk måde. Derfor har vi for nylig udgivet en praktisk guide til den etiske brug af maskinlæring og AI for virksomheder. Læs den, eller hvis AL er nyt for dig, kan du lære det grundlæggende her.

Risiko vs. Belønning med kunstig intelligens og maskinlæring

Vi er ikke de eneste, der mener, at etik inden for maskinlæring er en topprioritet. Nogle af de mest succesrige teknologiaktører i verden – Google, Facebook, Microsoft, Twitter m.fl. – har teams, der fokuserer på at håndtere de etiske problemer, der opstår som følge af den omfattende indsamling, analyse og brug af data, især når de bruges til maskinlæring.

Disse virksomheder anerkender, at manglende håndtering af data og AI på en etisk korrekt måde er en trussel på bundlinjen. De forstår også, at fejltrin udsætter dem for dyre omdømmemæssige, regulatoriske og juridiske risici. Derudover kan manglende omhyggelig håndtering af maskinlæring, AI og data medføre spild af ressourcer og ineffektivitet, hvis det ikke håndteres korrekt.

På trods af store fremskridt inden for etisk korrekt AI og maskinlæring tyder nogle undersøgelser på, at mange virksomheder stadig har svært ved at etablere processer, der sikrer ansvarlig brug.

39 % af bestyrelsesmedlemmerne og 33 % af lederne har en ufuldstændig forståelse af AI-etik

FICO, et globalt analysesoftwarefirma, offentliggjorde sin State of Responsible AI-rapport tidligere på året. Rapporten konkluderer, at næsten 2/3 (65 %) af respondenternes virksomheder på trods af stigende efterspørgsel og brug af AI-værktøjer ikke kan forklare, hvordan specifikke beslutninger eller forudsigelser træffes. Andre undersøgelsesresultater afslørede, at 39 % af bestyrelsesmedlemmerne og 33 % af lederne har en ufuldstændig forståelse af AI-etik. Blandt de adspurgte fremhæver dette tal en generel mangel på bevidsthed om, hvordan AI bliver brugt og stiller spørgsmålstegn ved, om det bliver brugt ansvarligt.

Det er klart, at den hastighed, hvormed virksomheder udvikler og/eller implementerer maskinlæring, i nogle tilfælde ikke ledsages af samme grad af kontrol, som er nødvendig for at udvikle den på en ansvarlig måde.

I nogle tilfælde er det klart, at hastigheden, hvormed virksomheder udvikler maskinlæring, er på et meget højere niveau end den tid, de bruger på at udvikle den ansvarligt. Det er ikke bare noget, jeg siger. Der er en række højprofilerede eksempler på fejl i kunstig intelligens med næsten katastrofale resultater. Som følge heraf er tilliden til disse avancerede værktøjer delvist negativt påvirket af offentligheden. Derudover vil hackerangreb og databrud sandsynligvis få mange af os til at blive mere og mere bekymrede over, hvordan vores data håndteres af virksomheder.

Men der er lyspunkter. Hvad kunstig intelligens virkelig kan give, er at forbedre beslutningsprocesser og alarmere, når vi er i fare for at gøre noget forkert.

I stedet for at sætte kunstig intelligens på forkant med beslutningstagningen, kan det være en bedre mulighed at lære modellerne at identificere eksempler på etisk eller uetisk adfærd og overlade den endelige vurdering eller beslutningstagning til de rigtige eksperter – os mennesker.

Konfigurer og gå videre?

For at være effektiv og sikre at der ikke sker fejl, er det ikke nok, at mennesker er involveret i slutningen af processen. Vi skal bære ansvaret og holde øjnene åbne for dataforvrængning gennem hele processen. Det betyder, at mennesker spiller en vigtig rolle i overvågningen af maskinlæring og AI ud fra et etisk perspektiv gennem hele projektet.

Det kan lyde som en masse ekstra arbejde i processer der skal automatiseres, men overvej konsekvenserne.

Uden etisk AI udhuler virksomhederne kundernes tillid, sikrer forudindtagethed og skaber datafejl – som alle genererer risiko, påvirker virksomhedens resultater negativt og endda kan kulminere i egentlig skade. Udvikling og implementering af AI-etik er ikke uden udfordringer, men det er den ansvarlige ting at gøre for samfundet. Heldigvis er etisk maskinlæring også virkelig godt for forretningen.

Udnyt styrken i kunstig intelligens og maskinlæring

I dag er nogle AI-udviklingspraksisser frivillige. Men snart vil lovgivning under udvikling gøre ansvarlig AI til et sandsynligt lovkrav. Efterhånden som dette område fortsætter med at udvikle sig, vil de relaterede styringskontroller, politikker og sanktioner også blive ændret. Alle disse drivere bidrager til et dynamisk og komplekst landskab, hvor virksomheder ganske enkelt ikke har råd til at risikere at bruge uetisk maskinlæring og AI. Det er vigtigt, at virksomhederne vælger pålidelige partnere til at navigere i området.

Arvato Financial Solutions foretager massive investeringer i maskinlæring og automatiserede processer, og vi har et team af eksperter, der arbejder specifikt med etisk beslutningstagning inden for AI for at sikre, at vi tilbyder de bedste FinTech-løsninger inden for vores ekspertiseområde. Hvis du vil vide mere om, hvordan vi kan støtte din virksomhed, og gøre det på en etisk måde, kan du kontakte vores eksperter.

Kunstig intelligens og finansielle tjenester

Mens maskinlæring og AI kan gøre det nemmere at træffe beslutninger, ligger ansvaret stadig hos os mennesker, så vi kan træffe etiske beslutninger og undgå fordomme. Når det bruges ansvarligt, kan det medføre en kolossale fordele for mennesker, virksomheder og samfund. Hos Arvato Financial Solutions er vores rolle at hjælpe virksomheder med at sikre, at det sker.

Download vores nye White Paper om AI og etik for at få mere at vide om, hvordan du sikrer, at dine maskinlæringsmodeller er baseret på etiske beslutninger.

Kontakt os!
Arne Kristian Aas
Tech Lead, Advanced Analytics

Populære blogindlæg

Puls
Hvornår er det rigtige tidspunkt at præsentere omverdenen for en ændring, der starter i selve hjertet af et selskab – med centrale spørgsmål om formål og samarbejde? Hvornår begynder man at kommunikere en vision, der er så holistisk, at den endnu ikke kan iværksættes for alle produkter, processer og strukturer? Hvornår, i en tid med pandemi og humanitære kriser, er det rigtige tidspunkt at tale om en fremtid, hvor mennesket sættes i fokus for vores økonomiske aktiviteter? En fremtid, som bygger på en stærk tro på, at alle bør have ret til at følge det, de brænder for? ​
Vår resa mot att bli FinTech-bolaget som sätter människan i fokus
Teresa Schlichting
24.05.2022
2 min
Hvornår er det rigtige tidspunkt at præsentere omverdenen for en ændring, der starter i selve hjertet af et selskab – med centrale spørgsmål om formål og samarbejde? Hvornår begynder man at kommunikere en vision, der er så holistisk, at den endnu ikke kan iværksættes for alle produkter, processer og strukturer? Hvornår, i en tid med pandemi og humanitære kriser, er det rigtige tidspunkt at tale om en fremtid, hvor mennesket sættes i fokus for vores økonomiske aktiviteter? En fremtid, som bygger på en stærk tro på, at alle bør have ret til at følge det, de brænder for? ​
Digital Transformation
Undersøgelser viser, at det er fem gange dyrere at skaffe nye kunder end at fastholde de kunder, du allerede har. Kunderne kan til enhver tid opsige deres abonnement. Derfor er det vigtigere end nogensinde at skabe værdi, hver gang dit produkt bliver brugt.
5 tips til at øge fornyelsesraten for abonnementer
Michaela Munitzk
22.02.2022
5 minutter
Undersøgelser viser, at det er fem gange dyrere at skaffe nye kunder end at fastholde de kunder, du allerede har. Kunderne kan til enhver tid opsige deres abonnement. Derfor er det vigtigere end nogensinde at skabe værdi, hver gang dit produkt bliver brugt.
Deleøkonomi og mobilitet
Arvato Financial Solutions er kommet med en ny rapport, som stiller skarpt på de nordiske forbrugeres parkeringsvaner, adfærd og præferencer. Læs mere om, hvordan prognosen for fremtidens parkering ser ud.
Digitalisering i parkering: Dette mener de nordiske forbrugere
Claus Vesterager
13.10.2021
3 min
Arvato Financial Solutions er kommet med en ny rapport, som stiller skarpt på de nordiske forbrugeres parkeringsvaner, adfærd og præferencer. Læs mere om, hvordan prognosen for fremtidens parkering ser ud.