Ētika brieduma mērījumā nav atsevišķa nodaļa, nedz rīcības kodekss, kas guļ atvilktnē. Tā ir dimensija, kas mēra, vai organizācija zina, kādus lēmumus tā uztic sistēmai, kurš par to ir atbildīgs, un vai to var pamatot klientiem, darbiniekiem un uzraudzības iestādēm. Sistēma var darboties ātri un korekti, un tomēr būt problēma, ja neviens nevar izskaidrot, kāpēc tā sniedz šo konkrēto rezultātu, vai ja neviens iepriekš nav pārdomājis gadījumus, kad kaut kas noiet greizi.
Šī dimensija ir saistīta ar citām, bet nepastāv atsevišķi no tām. Kas nezina, kādus datus modelis lieto, tas nevar arī novērtēt, vai rezultāts ir izskaidrojams vai taisnīgs — tas skar jomu, kurai jau jābūt kārtībā, proti, privātumu un drošību. Un kas nav norīkojis kādu, kam ir tiesības noraidīt AI rezultātus, tam trūkst soļa, kurš parasti tiek kārtots snieguma vadībā: kurš vērtē ko un uz kāda pamata.
Līmenī baseline ētika parasti nav temats. Nav bijis incidenta, tāpēc nav iemesla domāt par izskaidrojamību vai novirzi (bias). Lēmumi par AI izmantošanu tiek pieņemti, neuzdodot jautājumu, vai tas ir atbildīgi. Tas ne vienmēr ir neapdomīgi — vienkārši jautājums bieži vien vēl nav bijis aktuāls. Vairāk par to, ko šis līmenis nozīmē praksē, varat lasīt sadaļā ko nozīmē līmenis baseline.
Līmenī foundation parasti ir pirmais dokuments: iekšēja nostāja, pāris vienošanās par to, kādi lietojumi ir un kādi nav pieņemami. Šis dokuments reti tiek pārbaudīts, pirms tiek uzsākts jauns lietojums. Skatiet ko nozīmē līmenis foundation, lai iepazītos ar šī līmeņa plašāku kontekstu.
Līmenī activation ētika kļūst par procesa daļu: jauni AI lietojumi tiek iepriekš pārbaudīti, ir fiksēts brīdis, kad kāds jautā, kurš var izskaidrot rezultātu un kurš ir atbildīgs, ja kaut kas noiet greizi. Līmenī insight šī pārbaude tiek mērīta: organizācija seko līdzi, kuri lietojumi ir novērtēti, kādas novirzes atrastas un kā tās atrisinātas. Līmenī intelligence ētiskā pārbaude vairs nav atsevišķs process, bet ir iestrādāta pašā veidā, kā AI lietojumi tiek attīstīti un uzturēti, ar nepārtrauktu pārskatu par to, kur risks rodas, pirms tas iestājas.
Atšķirības starp to, kā dažādi jūsu organizācijas cilvēki novērtē sevi šajā dimensijā, bieži ir lielākas nekā citās dimensijās. Jurists redz riskus, kurus operatīvais vadītājs neredz, un pretēji — operatīvais vadītājs redz praktiskas situācijas, kuras uz papīra neeksistē. Šī atšķirība, kas tiek parādīta plot-kārtā, parasti ir informatīvāka nekā vidējais rādītājs.
Cik maksā līmeņa paaugstināšana, ir atkarīgs no tā, kur ir vājā vieta. Pārejā no baseline uz foundation bieži nav runa par naudu, bet par pareizo cilvēku laiku: kādam ir jāuzdod jautājums, ko neviens vēl nav uzdevis, un jāieraksta uz papīra pirmais ietvars. Šim ietvaram nav jābūt pilnīgam, lai tas būtu noderīgs.
Pārejā no foundation uz activation uzdevuma raksturs mainās. Tad runa nav vairs par dokumentu, bet par ieradumu: fiksētu brīdi katrā projektā, kad kāds uzdod ētisko jautājumu, un personu, kurai ir pilnvaras uz šī pamata lietojumu apturēt. Tas prasa kaut ko no cilvēkiem un prasmēm, jo šai personai ir jāspēj novērtēt, ko AI sistēma spēj un ko nespēj, un tā nav prasme, kas ir pieejama visur.
Pārejā uz insight un intelligence pievienojas vairāk: veids, kā uzskaitīt pārbaudes, atpazīt likumsakarības vairākos lietojumos, un mācīties no tā, kas iepriekš gājis greizi. Tas neprasa lielu budžetu, bet prasa noturību — vienreiz veikt pārbaudes brīdi ir vieglāk nekā to sistemātiski atkārtot, kad pieaug spiediens ātri sniegt rezultātus.
Kas tam nav nepieciešams, ir atsevišķa ētikas nodaļa vai ārēja pārbaudes komisija. Lielākā daļa organizāciju, kas šajā jomā paaugstinās, to dara ar cilvēkiem, kuri jau ir pieejami, piešķirot šim jautājumam pastāvīgu vietu procesā, kas jau eksistē.
Šī dimensija ir viena no septiņām, un tā nepastāv izolēti. Ētika nevar paaugstināties, ja organizācija, IT infrastruktūra vai datu pārvaldība vēl nav sasniegusi līmeni, kurā rezultātus var izsekot — lai izskaidrotu, ko modelis dara, jums jāzina, kādi dati tajā ieplūst un kā sistēma ir izveidota. Ja vēlaties redzēt, kā šī dimensija saistīta ar pārējām sešām un kur atšķirības jūsu pašu organizācijā ir vislielākās, brieduma mērījums par to sniedz priekšstatu.
Šī lapa ir par to, vai jūsu organizācija spēj uzņemt AI — vai ir pamats, uz kura var pieņemt atbildīgus lēmumus. Cits jautājums, uz kuru šeit nav atbildes, ir tas, kādu daļu no faktiskā darba AI varētu pārņemt. Šo jautājumu FTE TO AI darba skenēšana (werkscan) izskaita pēc uzdevumiem, lai jūs redzētu, kur ir potenciāls, neatkarīgi no tā, vai organizācija tam ir vai nav jau sagatavota.
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.