Etyka brzmi jak temat dla grupy roboczej, która zbiera się dwa razy w roku. W praktyce jest to wymiar, który decyduje o tym, czy zastosowanie AI może dalej działać w chwili, gdy ktoś zadaje trudne pytanie. Kto decyduje o wykorzystaniu wyniku, kto ponosi konsekwencje, jeśli ten wynik okaże się błędny, i na podstawie jakiego rozważenia to się dzieje: jeśli na to nie ma odpowiedzi, pilotaż stoi na niepewnym gruncie, nawet gdy technika działa.
Pomiar dojrzałości nie sprawdza, czy na stronie intranetu widnieje kodeks etyczny. Sprawdza, czy rozważania etyczne gdzieś przekładają się na samą pracę: w sposobie, w jaki zastosowanie AI zostaje zatwierdzone, w tym, kto może wycofać decyzję, w sposobie postępowania z wynikiem, którego nikt nie przewidział. To nie są kwestie istniejące osobno od reszty organizacji. Są powiązane z wymiarami, które muszą być ustalone wcześniej: organizacja, która nie ma jeszcze struktury do umieszczania decyzji dotyczących AI, trudno może utrzymać ramy etyczne wykraczające poza deklarację intencji. To samo dotyczy strony infrastruktury i przetwarzania danych: kto nie wie, jakich danych model użył, nie może sensownie odpowiedzieć na pytanie, czy to użycie było odpowiedzialne.
Na poziomie baseline etyka jako temat istnieje głównie w reakcji na incydenty. Nie istnieją utrwalone ramy; jeśli coś idzie nie tak, sprawa jest rozpatrywana ad hoc, zazwyczaj przez tego, kto akurat jest obecny. Na poziomie foundation istnieje dokument, często przejęty ze standardu sektorowego lub szablonu prawnego, ale rzadko jest konsultowany przed podjęciem decyzji — istnieje, ale nie funkcjonuje.
Przy activation ramy zaczynają towarzyszyć procesowi: istnieje ustalony moment, w którym nowe zastosowanie AI jest oceniane pod względem możliwej szkody, uprzedzeń lub niezamierzonego użycia, i ten moment nie jest pomijany. Przy insight ta ocena jest zasilana tym, co rzeczywiście się dzieje: wyniki są monitorowane, odchylenia są dyskutowane, a ramy są dostosowywane na podstawie tego, co pokazuje praktyka, a nie tego, czego oczekiwano z góry.
Poziom intelligence to nie tyle obszerniejszy dokument, ile organizacja, w której rozważanie etyczne jest wplecione w sam proces podejmowania decyzji: ludzie na różnych stanowiskach rozpoznają szarą strefę, zanim stanie się problemem, i istnieje przyzwyczajenie do otwartego omawiania tej strefy bez konieczności formalnej procedury eskalacji.
Rozróżnienie między poziomami nie znajduje się w treści dokumentu polityki, ale w tym, co się dzieje w chwili, gdy coś idzie nie tak. Na niższych poziomach szuka się wtedy, kto popełnił błąd. Na wyższych poziomach sprawdza się, czy ramy mogły przewidzieć ten moment, a jeśli nie, co w związku z tym się zmienia. Innym sygnałem jest to, kto może zadać pytanie. Jeśli wątpliwość etyczna może zostać przekazana wyżej tylko przez formalny kanał, często pozostaje w drodze. Jeśli każdy, kto pracuje z zastosowaniem AI, może podnieść pytanie, bez konieczności uzasadniania powodu, jest to znak, że ramy żyją.
Ten wymiar nie jest oddzielony od pozostałych sześciu. Dotyka on na przykład bezpośrednio tego, jak Państwa organizacja radzi sobie z prywatnością i bezpieczeństwem w AI, ponieważ ramy etyczne bez jasności co do tego, kto może mieć dostęp do jakich danych, są ramami bez podstawy. Dotyka on również tego, co Państwa ludzie wiedzą i umieją, gdy chodzi o AI: pracownik, który nie rozumie, jak model dochodzi do wyniku, trudno może ocenić, czy wykorzystanie tego wyniku jest etycznie odpowiedzialne. I dotyka on tego, jak wyniki są mierzone i omawiane w środowisku AI, ponieważ system oceny, który kieruje się tylko szybkością, traktuje rozważania etyczne jako opóźnienie, a nie jako konieczność.
Pojedynczy wynik w tym wymiarze mówi niewiele. Co faktycznie coś pokazuje, to to, co się dzieje, gdy kilka osób w organizacji, osobno, bez konsultacji, podaje własną ocenę. CHRO, który umieszcza ramy na poziomie foundation, podczas gdy team lead widzi je na poziomie activation, nie wskazuje na błąd pomiaru, lecz na organizację, w której ramy istnieją na papierze i w praktyce nie są używane tak, jak zamierzono. To rozproszenie jest właśnie tym, do czego służy runda wykresu: nie do obliczenia średniej, ale do pokazania, gdzie obrazy się rozchodzą i dlaczego.
Krok wyżej w tym wymiarze rzadko wymaga nowego dokumentu. Wymaga ustalonego momentu w procesie, w którym pytanie jest zadawane, ludzi, którzy czują się swobodnie, aby to pytanie zadać, oraz sposobu na uczenie się z tego, co się dzieje, gdy ramy zawodzą. Ile to kosztuje czasu i uwagi, zależy od tego, na jakim etapie organizacja już się znajduje w podstawowych wymiarach; kto chce dowiedzieć się więcej, znajdzie omówienie w tym, co kosztuje podniesienie struktury organizacyjnej o jeden poziom.
Pomiar dojrzałości pokazuje, czy organizacja może utrzymać zastosowanie AI, etycznie i w ogóle. Nie mówi nic o tym, jaka część samej pracy jest odpowiednia do przekazania AI. Na to pytanie odpowiada skan pracy FTE TO AI: oblicza on dla każdego zadania, jaką część pracy można przejąć, biorąc pod uwagę ramy, które już istnieją. Te dwa pomiary uzupełniają się wzajemnie, ale nie zaczynają od tego samego pytania; ta strona dotyczy utrzymania, nie przejmowania.
Narzędzie, które przeprowadza ten pomiar, jest wciąż w budowie. Kto chce zobaczyć wynik, gdy pomiar będzie dostępny, może zapisać się na listę oczekujących.
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.