Künstliche Intelligenz: 3 Tipps für einen verantwortungsvollen

Künstliche Intelligenz: 3 Tipps für einen verantwortungsvollen

Bildquelle: Pixabay

 

Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst unser tägliches Leben bereits auf eine Art und Weise, die wir uns noch vor wenigen Jahren nicht vorstellen konnten – und auf eine Art und Weise, der wir uns heute noch nicht bewusst sind. Von selbstfahrenden Autos über sprachgesteuerte Geräte bis hin zu prädiktiven Textnachrichten – KI ist ein notwendiger und unvermeidlicher Bestandteil unserer Gesellschaft geworden, auch am Arbeitsplatz.

Daten zeigen, dass der Einsatz von KI in Unternehmen zunimmt. In einem Gartner-Bericht aus dem Jahr 2019 heißt es, dass 37 % der Unternehmen KI in irgendeiner Form implementiert haben. Kürzlich prognostizierte Gartner, dass der weltweite KI-Softwaremarkt bis Ende dieses Jahres einen Wert von 62,5 Milliarden US-Dollar haben wird, was einem Anstieg von 21 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Obwohl die Auswirkungen der KI unbestreitbar sind, bestehen bei den Verbrauchern nach wie vor Bedenken hinsichtlich der Ethik und Sicherheit der KI-Technologie. Aus diesem Grund müssen sich Unternehmen bemühen, diese Bedenken zu zerstreuen, indem sie beim Einsatz von KI-gestützter Technologie stets die Kundendaten schützen.

 

Die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen KI

Jedes Unternehmen mit Kundenkontakt, das KI-Technologie einsetzt, muss verantwortungsbewusst handeln, insbesondere wenn es um Kundendaten geht. Tech-Führungskräfte, die KI einsetzen, müssen sich jederzeit auf zwei Verantwortlichkeiten konzentrieren: die Verringerung der Verzerrungen der Modelle und die Wahrung der Vertraulichkeit und des Datenschutzes der Daten.

Neben der Gewährleistung der Datensicherheit sollten verantwortungsbewusste KI-Praktiken Verzerrungen in den Modellen, die sie antreiben, beseitigen. Die Unternehmen sollten regelmäßig prüfen, ob die Modelle ihrer Anbieter Verzerrungen enthalten, und ihre Kunden dann bei der Auswahl der für sie am besten geeigneten Technologie beraten. Diese Aufsicht sollte auch Verzerrungen durch Vor- und Nachbearbeitungsregeln korrigieren.

Unternehmen können zwar nicht die Verzerrungen beseitigen, die KI-Systemen innewohnen, die auf großen Datenmengen trainiert werden, aber sie können daran arbeiten, die negativen Auswirkungen zu minimieren. Hier sind einige bewährte Verfahren:

 

1. Den Menschen in den Mittelpunkt stellen

KI kann dazu beitragen, den Umfang der von Menschen ausgeführten repetitiven Arbeiten zu verringern, aber der Mensch sollte immer noch Vorrang haben. Schaffen Sie eine Kultur, die kein Entweder-Oder-Szenario zwischen KI und Menschen impliziert. Nutzen Sie die Kreativität, das Einfühlungsvermögen und die Geschicklichkeit menschlicher Teams, und lassen Sie die KI mehr Effizienz schaffen.

 

2. Berücksichtigen Sie Daten- und Datenschutzziele

Sobald die Ziele, die langfristige Vision und die Mission festgelegt sind, sollten Sie sich fragen: Was gehört dem Unternehmen? Es gibt zahlreiche Basismodelle oder Lösungen, die ohne Trainingsdaten verwendet werden können, aber in einigen Fällen könnte der Genauigkeitsgrad viel höher sein.

Die besten Ergebnisse lassen sich erzielen, wenn die KI-Systeme an die Ziele und Daten des Unternehmens angepasst werden. Richtig gemacht, können Datenvorbereitung und -bereinigung in diesem Schritt Verzerrungen beseitigen. Die Beseitigung von Verzerrungen in den Daten ist der Schlüssel zur Entwicklung verantwortungsvoller KI-Lösungen. Sie können Merkmale entfernen, die sich auf das Gesamtergebnis auswirken und bestehende Verzerrungen weiter verfestigen.

Was den Datenschutz betrifft, so sollten Sie sich verpflichten, alle von Ihnen gesammelten Daten zu schützen, unabhängig davon, wie groß die Datenmenge ist. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, nur mit Drittanbietern zusammenzuarbeiten, die sich strikt an die Bestimmungen wichtiger Rechtsvorschriften wie GDPR halten und wichtige Sicherheitszertifizierungen wie ISO 27001 vorweisen können. Die Einhaltung dieser Vorschriften und die Erlangung dieser Zertifizierungen sind mit erheblichem Aufwand verbunden, aber sie zeigen, dass das Unternehmen qualifiziert ist, Kundendaten zu schützen.

 

3. Aktives Lernen einführen

Sobald ein System in Produktion ist, sollten Sie den Menschen Feedback zur Leistung der Technologie und zu ihren Fehlern geben. Wenn Benutzer feststellen, dass die Ausgabe je nach Szenario unterschiedlich ausfällt, sollten Sie Richtlinien für die Meldung und Behebung dieser Probleme erstellen. Dies kann im Kern des KI-Systems als Korrektur des Outputs erfolgen.

In den letzten Jahren haben einige der weltweit größten Unternehmen, darunter Google, Microsoft und die Europäische Kommission, Rahmenwerke erstellt und ihr Wissen über ihre Richtlinien für verantwortungsvolle KI ausgetauscht. In dem Maße, in dem mehr Unternehmen eine Unternehmenssprache in Bezug auf verantwortungsvolle KI einführen, wird dies auch von Partnern und Kunden erwartet werden.

Wenn ein einziger Fehler Ihre Marke Millionen von Dollar kosten oder ihren Ruf und ihre Beziehungen zu Mitarbeitern und Kunden ruinieren kann, ist zusätzliche Unterstützung hilfreich. Niemand möchte mit einem Unternehmen zusammenarbeiten, das sorglos mit den Daten seiner Kunden umgeht oder einseitige KI-Lösungen einsetzt. Je eher sich Ihr Unternehmen mit diesen Problemen auseinandersetzt, desto mehr Vertrauen werden die Kunden in Sie haben, und die Vorteile des Einsatzes von KI werden sich bemerkbar machen.

 

Lesen Sie den Originalartikel hier.