Az etika az érettségmérésben nem különálló osztály, és nem egy fiókban fekvő magatartási kódex. Ez az a dimenzió, amely azt méri, hogy egy szervezet tudja-e, milyen döntéseket bíz egy rendszerre, ki felelős ezért, és hogy ez elszámolható-e az ügyfelek, alkalmazottak és felügyeleti szervek felé. Egy rendszer gyorsan és helyesen működhet, és mégis probléma lehet, ha senki nem tudja megmagyarázni, miért ad ezt az eredményt, vagy ha senki nem gondolkodott előre azon, milyen esetekben megy félre.
Ez a dimenzió összefügg másokkal, de nem áll azoktól elszigetelten. Aki nem tudja, milyen adatokat használ egy modell, az azt sem tudja megítélni, hogy egy eredmény magyarázható vagy tisztességes-e — ez érinti azt, amit a magánélet és biztonság dimenziónak már rendben kell tartania. És akinél senki nincs kijelölve, aki az AI-eredményeket elutasíthatja, annál hiányzik egy lépés, amelyet rendszerint a teljesítménymenedzsment keretében rendeznek: ki bírál el mit, és milyen alapon.
A baseline szinten az etika legtöbbször nem téma. Nem történt incidens, ezért nincs ok arra, hogy a magyarázhatóságról vagy a torzításról gondolkodjanak. Az AI bevezetéséről szóló döntéseket úgy hozzák meg, hogy senki nem teszi fel a kérdést, hogy ez felelősségteljes-e. Ez nem feltétlenül meggondolatlanság — gyakran egyszerűen még nem került szóba. Arról, mit jelent ez a szint a gyakorlatban, bővebben olvashat a mit jelent a baseline szint a gyakorlatban oldalon.
A foundation szinten legtöbbször van egy első dokumentum: egy belső álláspont, néhány megállapodás arról, mely alkalmazások elfogadhatók és melyek nem. Ezt a dokumentumot ritkán nézik át, mielőtt egy új alkalmazást elindítanak. Nézze meg a mit jelent a foundation szint a gyakorlatban oldalt e szint tágabb összefüggéseiért.
Az activation szinten az etika a folyamat részévé válik: az új AI-alkalmazásokat előre megvizsgálják, van egy fix pillanat, amikor valaki megkérdezi, ki tudja megmagyarázni az eredményt, és ki felel, ha félremegy. Az insight szinten ezt a vizsgálatot mérik: a szervezet nyomon követi, mely alkalmazásokat bírálták el, milyen eltéréseket találtak, és hogyan oldották meg azokat. Az intelligence szinten az etikai vizsgálat már nem különálló folyamat, hanem beleszövődik abba, ahogyan az AI-alkalmazásokat fejlesztik és nyomon követik, folyamatos rálátással arra, hol keletkezik kockázat, mielőtt az megjelenne.
Az eltérés a szervezetén belüli különböző emberek pontszámai között ezen a dimenzión gyakran nagyobb, mint más dimenziók esetében. Egy jogász olyan kockázatokat lát, amelyeket egy operatív vezető nem lát, és fordítva, az operatív vezető olyan gyakorlatokat lát, amelyek papíron nem léteznek. Ez az eltérés, amely a plot-fordulóban láthatóvá válik, legtöbbször informatívabb, mint az átlag.
Az, hogy mibe kerül egy szinttel feljebb lépni, attól függ, hol van a szűk keresztmetszet. A baseline-ról foundation-re való átmenetnél gyakran nem pénzről van szó, hanem a megfelelő emberek idejéről: valakinek fel kell tennie a kérdést, amelyet még senki nem tett fel, és papírra kell vetnie egy első keretet. Ennek a keretnek nem kell teljesnek lennie, hogy hasznos legyen.
A foundation-ről activation-re való átmenetnél megváltozik a feladat jellege. Akkor már nem egy dokumentumról van szó, hanem egy szokásról: egy fix pillanatról minden projektben, amikor valaki felteszi az etikai kérdést, és egy személyről, akinek jogköre van ennek alapján megakadályozni egy alkalmazást. Ez igényel valamit az emberek és készségek dimenzióból, mert annak a személynek meg kell tudnia ítélni, mit bír el egy AI-rendszer és mit nem, és ez egy olyan készség, amely nem mindenhol van meg.
Az insight-ra és intelligence-re való átmenetnél még több adódik hozzá: egy mód a vizsgálatok nyomon követésére, a mintázatok felismerésére több alkalmazáson át, és a korábban félrement dolgokból való tanulásra. Ez nem igényel nagy költségvetést, de igényel kitartást — egyszer megtartani egy vizsgálati pillanatot egyszerűbb, mint azt strukturáltan megismételni, amikor nő a gyors szállítás iránti nyomás.
Ami nem kerül semmibe, az egy különálló etikai osztály vagy egy külső vizsgálóbizottság. A legtöbb szervezet, amely ezen a téren emelkedik, azt a meglévő emberekkel teszi, azáltal, hogy a kérdésnek fix helyet ad egy már létező folyamatban.
Ez a dimenzió az egyike a hétnek, és nem áll önmagában. Az etika nem emelkedik, ha a szervezet, az IT-infrastruktúra vagy az adatmenedzsment még nem érte el azt a szintet, amelyen az eredmények visszakövethetők — annak megmagyarázása, mit tesz egy modell, megköveteli, hogy tudja, milyen adatok mennek bele, és hogyan van felépítve a rendszer. Ha szeretné látni, hogyan viszonyul ez a dimenzió a másik hathoz, és hol a legnagyobb az eltérés a saját szervezetében, akkor az érettségmérés erről ad képet.
Ez az oldal arról szól, hogy a szervezete elbírja-e az AI-t — hogy van-e olyan alap, amelyre felelős döntéseket lehet hozni. Egy másik kérdés, amelyre itt nem kap választ, az, hogy a tényleges munka mely részét vehetné át az AI. Ezt a kérdést az FTE TO AI munkaelemzése számolja ki feladatonként, így láthatja, hol van potenciál, függetlenül attól, hogy a szervezet erre már készen áll-e.
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.