Eetika ei ole valmiduse mõõtmises eraldi osakond ega käitumiskoodeks, mis lebab sahtlis. See on mõõde, mis mõõdab, kas organisatsioon teab, milliseid otsuseid ta jätab süsteemi hooleks, kes selle eest vastutab ja kas seda saab klientidele, töötajatele ja järelevaatajatele selgitada. Süsteem võib töötada kiiresti ja korrektselt ning olla siiski probleem, kui keegi ei suuda selgitada, miks see just sellise tulemuse annab, või kui keegi ei ole ette mõelnud olukordadele, kus see läheb valesti.
See mõõde on seotud teistega, kuid ei seisa neist eraldi. Kes ei tea, milliseid andmeid mudel kasutab, ei saa ka hinnata, kas tulemus on selgitatav või õiglane — see puudutab seda, mis peab juba korras olema mõõtmes privaatsus ja turvalisus. Ja kes ei ole määranud kedagi, kellel on õigus AI-tulemusi tagasi lükata, jääb ilma sammust, mida tavaliselt reguleeritakse mõõtmes tulemusjuhtimine: kes hindab mida ja millisel alusel.
Algtasemel (baseline) ei ole eetika enamasti teema. Ühtki intsidenti ei ole juhtunud, seega puudub ajend mõelda selgitatavuse või kallutatuse üle. AI kasutuselevõtu otsuseid tehakse, ilma et keegi küsiks, kas see on vastutustundlik. See ei ole tingimata rumal — sageli on see teema lihtsalt veel esile kerkinud. Rohkem sellest, mida see tase praktikas tähendab, leiate lehelt mida tähendab algtase praktikas.
Alusetasemel (foundation) on tavaliselt olemas esimene dokument: sisemine seisukoht, mõned kokkulepped selle kohta, milliseid rakendusi peetakse vastuvõetavaks ja milliseid mitte. Seda dokumenti kasutatakse harva enne uue rakenduse käivitamist. Vaadake lehte mida tähendab alusetase praktikas, kus on selgitatud selle taseme laiemat konteksti.
Aktiveerimistasemel (activation) saab eetika osaks protsessist: uusi AI-rakendusi hinnatakse eelnevalt, on kindel hetk, mil keegi küsib, kes saab tulemust selgitada ja kes vastutab, kui midagi läheb valesti. Ülevaatetasemel (insight) mõõdetakse seda hindamist: organisatsioon jälgib, milliseid rakendusi on hinnatud, milliseid kõrvalekaldeid on leitud ja kuidas need on lahendatud. Aruteluvõimetasemel (intelligence) ei ole eetiline hindamine enam eraldi protsess, vaid on põimunud AI-rakenduste arendamise ja haldamise viisiga, koos pideva ülevaatega selle kohta, kus risk tekib, enne kui see avaldub.
Erinevate inimeste hinnangute erinevus selle mõõtme puhul teie organisatsioonis on sageli suurem kui teiste mõõtmete puhul. Jurist näeb riske, mida operatiivjuht ei näe, ja vastupidi näeb operatiivjuht praktikaid, mida paberil ei eksisteeri. See erinevus, mis muutub nähtavaks graafiku-voorus, on tavaliselt informatiivsem kui keskmine.
See, kui palju maksab ühe taseme võrra tõusmine, sõltub sellest, kus on kitsaskoht. Üleminekul algtasemelt alusetasemele on küsimus tihti mitte rahas, vaid õigete inimeste ajas: keegi peab esitama küsimuse, mida veel keegi ei ole esitanud, ja panema esimese raamistiku paberile. See raamistik ei pea olema täielik, et olla kasulik.
Üleminekul alusetasemelt aktiveerimistasemele muutub ülesande olemus. Siis ei ole tegemist enam dokumendiga, vaid harjumusega: kindel hetk igas projektis, mil keegi esitab eetilise küsimuse, ja isik, kellel on õigus selle alusel rakendus tagasi lükata. See nõuab midagi mõõtmest inimesed ja oskused, kuna see isik peab olema võimeline hindama, millega AI-süsteem suudab ja millega ei suuda toime tulla, ja see on oskus, mida ei leidu kõikjal.
Üleminekul ülevaate- ja aruteluvõimetasemele lisandub veel: viis hinnangute jälgimiseks, mustrite tuvastamiseks mitme rakenduse lõikes ja õppimiseks sellest, mis on varem valesti läinud. See ei maksa suurt eelarvet, kuid nõuab järjekindlust — hindamishetke on kergem teha ühe korra kui seda süsteemselt korrata, kui surve kiireks tarnimiseks kasvab.
Mida see ei maksa, on eraldi eetikaosakond või väline hindamiskomisjon. Enamik organisatsioone, mis sellel valdkonnal tõusevad, teevad seda inimestega, kes on juba olemas, andes küsimusele kindla koha protsessis, mis juba eksisteerib.
See mõõde on üks seitsmest ja ei seisa eraldi. Eetika ei tõuse organisatsioonina, kui IT-taristu või andmehaldus ei ole veel jõudnud tasemele, kus tulemused on jälgitavad — mudeli tegevuse selgitamine eeldab, et teate, milliseid andmeid sinna läheb ja kuidas süsteem on üles seatud. Kui soovite näha, kuidas see mõõde suhestub teiste kuuega ja kus on erinevus teie organisatsioonis kõige suurem, annab sellest ülevaate valmiduse mõõtmine.
See leht käsitleb seda, kas teie organisatsioon suudab AI-d kandma — kas seal on vundament, millel saab vastutustundlikult otsuseid langetada. Teine küsimus, millele siin vastust ei antakse, on see, millist osa tegelikust tööst AI võiks üle võtta. Selle küsimuse arvutab FTE TO AI töö-skanneering ülesande kaupa, nii et näete, kus on potentsiaal, sõltumata sellest, kas organisatsioon on selleks juba valmis.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.