Søk
Abonnér

Etikk spiller en viktig rolle ved bruk av kunstig intelligens og maskinlæring

Arne Kristian Aas
14.01.2022 | 5 minutter
Arne Kristian Aas, Advanced Analytics team. Photo: Viken Foto Video

Utvikling og distribusjon av AI-løsninger er en stigende trend, og de globale investeringene forventes å nå 110 milliarder USD i 2024. Disse maskinlæringsmodellene kan være svært komplekse og kommer med ulike former for ansvar og risiko. Virksomheter trenger en plan for å redusere denne risikoen og en strategi for hvordan de skal utvikle modellene på en etisk måte. Derfor har vi nylig publisert en praktisk veiledning til etisk bruk av maskinlæring og AI for virksomheter. Last den ned her, eller start med det mer grunnleggende her hvis du ikke har brukt kunstig intelligens før.

Risiko kontra gevinst med kunstig intelligens og maskinlæring

Vi er ikke de eneste som mener at etikk bør være en prioritet når man arbeider med AI og maskinlæring. Noen av de mest suksessrike teknologiaktørene i verden – Google, Facebook, Microsoft, Twitter med flere – har store team som håndterer de etiske problemene som oppstår ved omfattende innsamling, analyse og bruk av data, spesielt når de brukes i maskinlæring.

Disse selskapene erkjenner at det å ikke håndtere data og kunstig intelligens på en etisk måte, kan utgjøre en trussel mot bunnlinjen. De forstår også at feiltrinn utsetter dem for kostbar omdømmerisiko samt regulatorisk og juridisk risiko. I tillegg kan mangelfull håndtering av maskinlæring, kunstig intelligens og data føre til dårlig ressursbruk og ineffektivitet, hvis det ikke gjøres på riktig måte.

Til tross for store fremskritt innen AI og maskinlæring, viser enkelte studier at mange bedrifter fortsatt sliter med å etablere prosesser som sikrer ansvarlig bruk.

39 % av styremedlemmene og 33 % av lederne har en ufullstendig forståelse av AI-etikk

FICO, et globalt analyseprogramvareselskap, lanserte rapporten State of Responsible AI tidligere i år. Rapporten viser at til tross for økende etterspørsel etter og bruk av AI-verktøy, har nesten to tredjedeler (65 %) av respondentenes selskaper utfordringer med å forklare hvordan spesifikke beslutninger eller prognoser gjøres. I tillegg viste den at 39 % av styremedlemmene og 33 % av topplederne har en ufullstendig forståelse av AI og etikk. Disse tallene peker mot en generell mangel på bevissthet rundt hvordan kunstig intelligens brukes, og det gir grunn til å stille spørsmål om hvorvidt den brukes på en ansvarlig måte.

I enkelte tilfeller er det tydelig at hastigheten som virksomheter utvikler maskinlæring i, er på et langt høyere nivå enn tiden de bruker på å utvikle den på en ansvarlig måte. Og det er ikke bare noe jeg sier. Det finnes en rekke høyprofilerte eksempler på at AI har sviktet, med nesten katastrofale resultater. Det fører til at tilliten til disse avanserte verktøyene delvis påvirkes negativt i allmennheten. I tillegg fører trolig  hacker-angrep og brudd på datasikkerhet til at mange av oss blir stadig mer opptatt av hvordan dataene våre håndteres av virksomheter.

Men det finnes lyspunkter. Det kunstig intelligens virkelig kan sørge for, er å forbedre beslutningsprosesser og varsle når vi står i fare for å gjøre noe galt.

I stedet for å sette kunstig intelligens helt i spissen for beslutningstaking, kan det være et bedre alternativ å lære modellene opp til å identifisere eksempler på etisk eller uetisk atferd og overlate den endelige vurderingen eller beslutningstakingen til de virkelige ekspertene – oss mennesker.

Konfigurer og gå videre?

For å være effektiv og forebygge feil, er det ikke nok at mennesker er involvert på slutten av prosessen. Vi må bære ansvaret og ha øynene åpne for dataskjevheter gjennom hele prosessen. Mennesker spiller altså en viktig rolle i overvåkingen av maskinlæring og kunstig intelligens fra et etisk perspektiv gjennom hele prosjektet.

Dette kan høres ut som mye manuelt arbeid i prosesser som skal automatiseres, men tenk på de mulige konsekvensene.

Dersom man ikke ivaretar de etiske vurderingene svekkes kundenes tillit til virksomheten, dataskjevheter forsterkes og datafeil oppstår – noe som fører til høyere risiko, dårligere resultater og potensielle skader. Etisk AI og maskinlæring er det riktige valget å ta fra et samfunnsansvarlig ståsted. Heldigvis er etisk maskinlæring også veldig bra for virksomheten.

Utnytt kraften i kunstig intelligens og maskinlæring

I dag er enkelte av utviklingsrutinene for kunstig intelligens frivillige. Men snart vil lovgivningen som er under behandling, sannsynligvis gjøre ansvarlig kunstig intelligens til et juridisk krav. Etter hvert som dette feltet fortsetter å utvikle seg, vil også de tilhørende styringsmekanismene, retningslinjene og straffene endres. Alle disse faktorene bidrar til et dynamisk landskap der virksomheter rett og slett ikke har råd til å risikere å bruke maskinlæring og kunstig intelligens uten å ivareta det ansvaret som følger med. Det er viktig at bedrifter velger pålitelige partnere til å veilede dem på dette området.

I Arvato Financial Solutions investerer vi mye i maskinlæring og automatisering, og vi har et team av spesialister som jobber spesifikt med etisk beslutningstaking innen AI og maskinlæring for å sikre at vi tilbyr de beste FinTech-løsningene innenfor kompetanseområdet vårt. Hvis du vil finne ut mer om hvordan vi kan hjelpe bedriften din, kan du kontakte våre eksperter.

Kunstig intelligens og finansielle tjenester

Selv om maskinlæring og kunstig intelligens kan gi bedre beslutningsprosesser, er det fortsatt vi mennesker som må ansvaret for å ta etiske beslutninger og unngå diskriminering. Når det brukes på en ansvarlig måte, kan kunstig intelligens gi store fordeler for mennesker, næringslivet og samfunnet som helhet. I Arvato Financial Solutions er jobben vår å hjelpe bedrifter med å legge til rette for dette innenfor finansielle tjenester.

Last ned vår White Paper «De beste maskinlæringsmodellene er basert på etiske beslutninger» for å lære mer om maskinlæring, AI og etikk innen finansielle prosesser og betaling. 

Kontakt oss!
Arne Kristian Aas
Tech Lead, Advanced Analytics

Populære blogginnlegg

Kundereise
Antall selskaper som tilbyr abonnement har økt kraftig de siste årene. I tillegg til tradisjonelle tjenester som internett, strøm og forsikringer har mange forbrukere i dag også abonnement på strømmetjenester, matleveranser og helsetjenester med mer. Listen er lang, og med stadig flere bedrifter som tilbyr abonnementsbetaling øker konkurransen om kundene. Selskapene som klarer å levere de beste kundereisene og skaper verdi i alle ledd av kundelivssyklusen, vil bli de fremtidige vinnerne.
Abonnement – fakturaen er mer enn bare en betalingsmåte
Peter Wilmenius
08.12.2021
4 minutter
Antall selskaper som tilbyr abonnement har økt kraftig de siste årene. I tillegg til tradisjonelle tjenester som internett, strøm og forsikringer har mange forbrukere i dag også abonnement på strømmetjenester, matleveranser og helsetjenester med mer. Listen er lang, og med stadig flere bedrifter som tilbyr abonnementsbetaling øker konkurransen om kundene. Selskapene som klarer å levere de beste kundereisene og skaper verdi i alle ledd av kundelivssyklusen, vil bli de fremtidige vinnerne.
Delingsøkonomi og mobilitet
Arvato Financial Solutions har publisert en ny rapport som oppsummerer de nordiske forbrukernes parkeringsvaner, deres atferd og preferanser. Les videre for å lære hvordan prognosen for fremtidens parkering ser ut.
Digital transformasjon innen mobilitet: Dette mener de nordiske forbrukerne
Kristin Reklev
07.10.2021
3 min
Arvato Financial Solutions har publisert en ny rapport som oppsummerer de nordiske forbrukernes parkeringsvaner, deres atferd og preferanser. Les videre for å lære hvordan prognosen for fremtidens parkering ser ut.
Kundereise
Gjennom å automatisere interne prosesser kan våre medarbeidere bruke mer tid på oppgaver bidrar til en bedre kundereise for sluttkunden.
Slik bidrar automatisering til mer personlige kundereiser
Anna Anderén
11.08.2021
4 min
Gjennom å automatisere interne prosesser kan våre medarbeidere bruke mer tid på oppgaver bidrar til en bedre kundereise for sluttkunden.

Nyeste blogginnlegg

I lys av to viktige hendelser i 2020: koronaviruset og endringene i inkassosalærene, har jeg har sett nærmere på utvikling i inkassotrender i Norge. I dette innlegget tar jeg for meg salærendringene.
Slik påvirket salærendringene inkassobransjen i 2020
Torkil Johnsen
21.04.2021
4 min
I lys av to viktige hendelser i 2020: koronaviruset og endringene i inkassosalærene, har jeg har sett nærmere på utvikling i inkassotrender i Norge. I dette innlegget tar jeg for meg salærendringene.
I lys av to viktige hendelser i 2020: koronaviruset og endringene i inkassosalærene, har jeg har sett nærmere på utvikling i inkassotrender i Norge. I dette innlegget tar jeg for meg innvirkningen av koronaviruset.
Slik påvirket koronaviruset inkassobransjen i 2020
Torkil Johnsen
19.04.2021
6 min
I lys av to viktige hendelser i 2020: koronaviruset og endringene i inkassosalærene, har jeg har sett nærmere på utvikling i inkassotrender i Norge. I dette innlegget tar jeg for meg innvirkningen av koronaviruset.
Norske medie- og underholdningsselskap er blant våre mest digitale og nyskapende bedrifter. Og når de trekkes frem som næringslivets beste eksempler innen digital transformasjon, har det blant annet sammenheng med at deres inntektsmodeller tidlig ble satt under press.
Automatisering og digitalisering med Schibsted, Norges største mediehus
Morten Kaland
19.11.2019
4 min
Norske medie- og underholdningsselskap er blant våre mest digitale og nyskapende bedrifter. Og når de trekkes frem som næringslivets beste eksempler innen digital transformasjon, har det blant annet sammenheng med at deres inntektsmodeller tidlig ble satt under press.