Etica sună ca subiectul unui grup de lucru care se reunește de două ori pe an. În practică, este dimensiunea care determină dacă o aplicație AI poate continua să funcționeze de îndată ce cineva pune o întrebare incomodă. Cine decide să folosească un rezultat, cine suportă consecințele dacă acel rezultat se dovedește greșit, și pe baza cărei evaluări se face acest lucru: dacă nu există un răspuns la asta, un pilot se află pe un teren instabil, chiar dacă tehnologia funcționează.
Măsurarea maturității nu se uită la faptul dacă există un cod etic pe pagina intranet. Se uită la faptul dacă evaluările etice ajung undeva în munca propriu-zisă: în modul în care o aplicație AI este aprobată, în cine poate anula o decizie, în modul în care se gestionează un rezultat pe care nimeni nu l-a anticipat. Acestea nu sunt chestiuni care există separat de restul organizației. Ele sunt legate de dimensiunile care trebuie să existe mai întâi: o organizație care nu are încă o structură pentru a plasa deciziile privind AI cu greu poate susține un cadru etic care merge mai departe de o declarație de intenție. Același lucru este valabil și pentru infrastructură și tratarea datelor: cine nu știe ce date a folosit un model nu poate da un răspuns sensibil la întrebarea dacă acea utilizare a fost responsabilă.
La nivelul baseline, etica există ca temă mai ales ca reacție la incidente. Nu există un cadru stabilit; când ceva nu merge bine, se analizează ad hoc, de obicei de către cine se întâmplă să fie prezent. La nivelul foundation există un document, adesea preluat dintr-un standard sectorial sau un șablon juridic, dar este rar consultat înainte de a se lua o decizie — există, dar nu funcționează.
La activation, cadrul începe să fie parte integrantă a procesului: există un moment fix la care o nouă aplicație AI este evaluată pentru posibile daune, prejudecăți sau utilizare neintenționată, și acel moment nu este omis. La insight, acea evaluare este alimentată de ceea ce se întâmplă efectiv: rezultatele sunt monitorizate, abaterile sunt discutate, iar cadrul este ajustat pe baza a ceea ce arată practica, în loc de ceea ce se anticipase în avans.
Nivelul intelligence nu este atât un document mai gros, cât o organizație în care evaluarea etică este împletită cu procesul de luare a deciziilor în sine: oameni din diferite locuri recunosc o zonă gri înainte ca aceasta să devină o problemă, și există obiceiul de a discuta despre acea zonă fără ca aceasta să necesite un traseu formal de escaladare.
Distincția dintre niveluri nu se află în textul unui document de politică, ci în ceea ce se întâmplă în momentul în care ceva nu merge bine. La nivelurile inferioare, se caută atunci cine a făcut greșeala. La nivelurile superioare, se analizează dacă cadrul ar fi putut anticipa acel moment, și dacă nu, ce se schimbă în consecință. Un alt semnal este cine poate pune întrebarea. Dacă îndoiala etică poate ajunge la niveluri superioare doar printr-un canal formal, ea rămâne adesea pe drum. Dacă orice persoană care lucrează cu o aplicație AI poate ridica o întrebare fără a trebui să justifice motivul pentru aceasta, este un semn că cadrul este viu.
Această dimensiune nu este separată de celelalte șase. Se leagă, de exemplu, direct de modul în care organizația dumneavoastră gestionează confidențialitatea și securitatea în AI, pentru că un cadru etic fără claritate privind cine poate accesa ce date este un cadru fără temelie. Se leagă și de ce cunosc și pot face oamenii dumneavoastră când vine vorba de AI: un angajat care nu înțelege cum ajunge un model la un rezultat cu greu poate evalua dacă este responsabil din punct de vedere etic să folosească acel rezultat. Și se leagă de modul în care performanțele sunt măsurate și discutate într-un mediu AI, pentru că un sistem de evaluare care se orientează doar pe viteză tratează evaluările etice ca pe o întârziere, în loc de o necesitate.
Un singur scor pe această dimensiune spune puțin. Ceea ce arată ceva este ce se întâmplă atunci când mai multe persoane din organizație, separat, fără consultare, își dau propria evaluare. Un CHRO care plasează cadrul la nivelul foundation, în timp ce un team lead îl vede la activation, nu indică o eroare de măsurare, ci o organizație în care cadrul există pe hârtie și nu este folosit în practică așa cum era intenționat. Această dispersie este exact motivul pentru care a fost creată runda plot: nu pentru a calcula o medie, ci pentru a arăta unde diferă percepțiile și de ce.
Un pas mai sus pe această dimensiune rareori necesită un document nou. Necesită un moment fix în proces la care se pune întrebarea, oameni care se simt liberi să pună acea întrebare, și un mod de a învăța din ceea ce se întâmplă atunci când cadrul nu este suficient. Cât costă acest lucru în timp și atenție depinde de unde se află deja organizația pe dimensiunile fundamentale; cei care doresc să afle mai multe despre asta găsesc o elaborare la cât costă să ridici structura organizației cu un nivel.
Măsurarea maturității arată dacă organizația poate susține o aplicație AI, etic și de altfel. Ea nu spune nimic despre care parte a muncii propriu-zise este potrivită pentru a fi lăsată pe mâna AI. Acea întrebare este răspunsă de scanul de lucru al FTE TO AI: acesta calculează, per sarcină, ce parte a muncii poate fi preluată, având în vedere cadrele care există deja. Cele două măsurări se completează reciproc, dar nu pornesc de la aceeași întrebare; această pagină vorbește despre susținere, nu despre preluare.
Instrumentul care efectuează această măsurare este încă în construcție. Cei care doresc să vadă rezultatul de îndată ce măsurarea devine disponibilă se pot înscrie pe lista de așteptare.
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.