Etika v meritvi zrelosti ni ločen oddelek in ni kodeks ravnanja, ki leži v predalu. To je dimenzija, ki merí, ali organizacija ve, katere odločitve prepušča sistemu, kdo je za to odgovoren in ali je to mogoče utemeljiti pred strankami, zaposlenimi in nadzorniki. Sistem lahko deluje hitro in pravilno, pa je vseeno problem, če nihče ne more razložiti, zakaj daje ravno ta izid, ali če nihče vnaprej ni premislil o primerih, ko gre kaj narobe.
Ta dimenzija je povezana z drugimi, vendar ne stoji ločeno od njih. Kdor ne ve, katere podatke uporablja model, tudi ne more presoditi, ali je izid razložljiv ali pravičen — to se navezuje na to, kar mora že urediti zasebnost in varnost. In kdor ni določil nikogar, ki lahko zavrne izide AI, mu manjka korak, ki se sicer ureja pri upravljanju uspešnosti: kdo presoja kaj in na kakšni podlagi.
Na ravni baseline etika običajno ni tema. Ni bilo incidenta, zato ni razloga za premišljevanje o razložljivosti ali pristranskosti. Odločitve o uporabi AI se sprejemajo, ne da bi kdo postavil vprašanje, ali je to odgovorno. To ni nujno nespametno — pogosto preprosto še ni prišlo na dan. Več o tem, kaj ta raven pomeni v praksi, preberete pri kaj pomeni raven baseline v praksi.
Na ravni foundation običajno obstaja prvi dokument: interno stališče, nekaj dogovorov o tem, katere uporabe so sprejemljive in katere niso. Ta dokument se redko preveri, preden se začne nova uporaba. Za širši kontekst te ravni glejte kaj pomeni raven foundation v praksi.
Na ravni activation etika postane del procesa: nove uporabe AI se vnaprej preverjajo, obstaja fiksen trenutek, ko nekdo vpraša, kdo lahko razloži izid in kdo je odgovoren, če gre kaj narobe. Na ravni insight se to preverjanje merí: organizacija spremlja, katere uporabe so bile ocenjene, kakšna odstopanja so bila najdena in kako so bila odpravljena. Na ravni intelligence etično preverjanje ni več ločen proces, temveč je vtkano v način, kako se uporabe AI razvijajo in vzdržujejo, s stalnim pregledom nad tem, kje nastaja tveganje, še preden se pojavi.
Razpon med tem, kako različni ljudje v vaši organizaciji ocenjujejo to dimenzijo, je pogosto večji kot pri drugih dimenzijah. Pravnik vidi tveganja, ki jih operativni vodja ne vidi, in obratno, operativni vodja vidi prakse, ki na papirju ne obstajajo. Ta razpon, ki ga prikaže krog izrisa (plot-ronde), je običajno bolj informativen kot povprečje.
Koliko stane napredovanje za eno raven, je odvisno od tega, kje je ovira. Pri prehodu iz baseline v foundation običajno ni pomemben denar, temveč čas pravih ljudi: nekdo mora postaviti vprašanje, ki ga še nihče ni postavil, in na papir postaviti prvi okvir. Ta okvir ni treba, da je popoln, da bi bil uporaben.
Pri prehodu iz foundation v activation se narava naloge spremeni. Takrat ne gre več za dokument, temveč za navado: fiksen trenutek v vsakem projektu, ko nekdo postavi etično vprašanje, in oseba, ki je pooblaščena, da na podlagi tega ustavi uporabo. To zahteva nekaj od ljudi in spretnosti, ker mora ta oseba znati presoditi, kaj sistem AI zmore in kaj ne, in to je spretnost, ki ni povsod prisotna.
Pri prehodu na insight in intelligence se doda še več: način za spremljanje preverjanj, prepoznavanje vzorcev v več uporabah hkrati in učenje iz tega, kar je prej šlo narobe. To ne zahteva velikega proračuna, zahteva pa vztrajnost — lažje je enkrat izvesti trenutek preverjanja, kot pa ga strukturno ponavljati, ko pritisk za hitro dostavo narašča.
Kar ne stane, je ločen oddelek za etiko ali zunanja komisija za presojo. Večina organizacij, ki na tem področju napreduje, to počne z ljudmi, ki so že tam, tako da vprašanju daje fiksno mesto v procesu, ki že obstaja.
Ta dimenzija je ena od sedmih in ne stoji sama zase. Etika ne napreduje, če organizacija, IT-infrastruktura ali upravljanje podatkov še niso dosegli ravni, na kateri je izide mogoče izslediti — razlaga, kaj model počne, zahteva, da veste, kateri podatki gredo vanj in kako je sistem zasnovan. Če želite videti, kako se ta dimenzija odziva na drugih šest in kje je razpon v vaši lastni organizaciji največji, vam meritev zrelosti o tem daje sliko.
Ta stran obravnava, ali vaša organizacija lahko prenese AI — ali obstaja temelj, na katerem je mogoče sprejemati odgovorne odločitve. Drugo vprašanje, ki tu ni odgovorjeno, je, kateri del dejanskega dela bi AI lahko prevzel. To vprašanje izračuna delovni scan podjetja FTE TO AI po posameznih nalogah, tako da vidite, kje je potencial, ne glede na to, ali je organizacija za to že pripravljena.
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.