Etika brandos matavime nėra atskiras padalinys ar elgesio kodeksas, gulintis stalčiuje. Tai dimensija, kuri vertina, ar organizacija žino, kokius sprendimus ji perduoda sistemai, kas už tai atsakingas, ir ar tai galima paaiškinti klientams, darbuotojams ir priežiūros institucijoms. Sistema gali veikti greitai ir korektiškai, ir vis tiek būti problema, jei niekas negali paaiškinti, kodėl ji duoda tokį rezultatą, arba jei niekas iš anksto neapsvarstė atvejų, kai kas nors nutrūksta.
Ši dimensija yra susijusi su kitomis, bet nėra nuo jų atskirta. Kas nežino, kokius duomenis naudoja modelis, tas negali įvertinti, ar rezultatas yra paaiškinamas ar teisingas — tai siejasi su tuo, ką jau turi būti sutvarkiusi dimensija privatumas ir sauga. Ir kas nepaskyrė nė vieno, kuris galėtų atmesti AI sistemos pateiktus rezultatus, tam trūksta žingsnio, kuris paprastai sprendžiamas per veiklos rezultatų valdymą: kas vertina ką ir kokiu pagrindu.
Baseline lygyje etika dažniausiai nėra tema. Nebuvo incidento, todėl nėra priežasties svarstyti apie paaiškinamumą ar šališkumą. Sprendimai dėl AI naudojimo priimami, kai niekas neuždavė klausimo, ar tai atsakingas žingsnis. Tai nebūtinai neapdairu — tiesiog tas klausimas dar nebuvo aktualus. Daugiau apie tai, ką šis lygis reiškia praktikoje, rasite skiltyje ką reiškia lygis baseline.
Foundation lygyje dažniausiai yra pirmas dokumentas: vidinė nuostata, kelios sutartos taisyklės, kokie taikymai priimtini, kokie ne. Šis dokumentas retai peržiūrimas prieš pradedant naują taikymą. Platesnį šio lygio kontekstą rasite ką reiškia lygis foundation.
Activation lygyje etika tampa proceso dalimi: naujos AI taikymo sritys iš anksto įvertinamos, yra fiksuotas momentas, kai kas nors užduoda klausimą, kas gali paaiškinti rezultatą ir kas atsakingas, jei kas nors nutrūksta. Insight lygyje šis vertinimas jau matuojamas: organizacija registruoja, kurie taikymai buvo įvertinti, kokie nukrypimai rasti ir kaip jie buvo išsprendžiami. Intelligence lygyje etinis vertinimas nėra atskiras procesas — jis įaustas į būdą, kuriuo AI taikymo sritys kuriamos ir palaikomos, su nuolatiniu matomumu, kur kyla rizika, dar prieš jai pasireiškiant.
Skirtumai tarp to, kaip skirtingi žmonės jūsų organizacijoje vertina šią dimensiją, dažnai yra didesni nei kitose dimensijose. Teisininkas mato riziką, kurios operacinis vadovas nepastebi, ir atvirkščiai — operacinis vadovas mato praktikas, kurios popieriuje neegzistuoja. Šis skirtumas, atskleistas plot etape, dažniausiai yra informatyvesnis nei vidurkis.
Kiek kainuoja pakilti vienu lygiu, priklauso nuo to, kur yra kliūtis. Perėjimas iš baseline į foundation dažnai susijęs ne su pinigais, o su laiku tinkamų žmonių: kažkas turi užduoti klausimą, kurio dar niekas neuždavė, ir surašyti pirmąjį pagrindą popieriuje. Šis pagrindas nebūtinai turi būti išsamus, kad būtų naudingas.
Perėjimo iš foundation į activation pobūdis kitas. Tada kalbama ne apie dokumentą, o apie įprotį: fiksuotą momentą kiekviename projekte, kai kas nors uždavė etinį klausimą, ir asmenį, turintį įgaliojimus tuo pagrindu sustabdyti taikymą. Tam reikia žmonių ir įgūdžių, kadangi tas asmuo turi mokėti įvertinti, ką AI sistema geba, o ko ne, ir tai yra įgūdis, kuris ne visur yra.
Pereinant į insight ir intelligence, prisideda daugiau: būdas registruoti vertinimus, atpažinti pasikartojančius modelius keliose taikymo srityse ir mokytis iš to, kas anksčiau nepasisekė. Tam nereikia didelio biudžeto, tačiau reikia ištvermės — vertinimo momentą kartą atlikti lengviau nei jį struktūriškai kartoti, kai spaudimas greitai pristatyti auga.
O ko tai nekainuoja — atskiro etikos padalinio ar išorinio vertinimo komiteto. Dauguma organizacijų, kylančių šioje srityje, tai daro su žmonėmis, kurie jau yra, tiesiog šiam klausimui skirdamos nuolatinę vietą procese, kuris jau egzistuoja.
Ši dimensija yra viena iš septynių ir neegzistuoja atskirai. Etika nepakyla, jei organizacija, IT infrastruktūra ar duomenų valdymas dar nepasiekė lygio, kuriame rezultatus galima atsekti — norint paaiškinti, ką modelis daro, reikia žinoti, kokie duomenys į jį patenka ir kaip sistema sukurta. Jei norite pamatyti, kaip šis matmuo siejasi su kitomis šešiomis ir kur skirtumai jūsų organizacijoje didžiausi, brandos matavimas tam pateikia vaizdą.
Šis puslapis yra apie tai, ar jūsų organizacija gali priimti AI — ar yra pagrindas, kuriuo remiantis galima atsakingai priimti sprendimus. Kitas klausimas, į kurį čia nėra atsakoma, yra kokią dalį faktinio darbo AI galėtų perimti. Šį klausimą FTE TO AI darbo skanavimas apskaičiuoja pagal kiekvieną užduotį, kad pamatytumėte, kur slypi potencialas, nepaisant to, ar organizacija tam jau yra pasiruošusi.
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.