Künstliche Intelligenz Ethik in Unternehmen

Künstliche Intelligenz Ethik ist ein strategischer Ansatz, um künstliche Intelligenz so zu gestalten und einzusetzen, dass sie mit rechtlichen Standards, Marke Werten und sozial Verantwortung in Einklang steht.

Die Matrix der Systeme und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz wächst von Tag zu Tag, und das Potenzial der Künstlichen Intelligenz, die menschliche Intelligenz zu erweitern, ist unglaublich.

Für Unternehmen, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einsetzen, ist es von entscheidender Bedeutung, ethische Standards für ihren Einsatz im gesamten Lebenszyklus des Unternehmens, der User Journey und des Content Marketing zu entwickeln. Für diejenigen im privaten Sektor ist dies nicht nur eine philosophische Angelegenheit - es ist ein geschäftlicher Imperativ für Unternehmen.

Die ethischen Fragen und ethischen Implikationen, die mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz einhergehen können, können mit einer Kombination aus Vorschriften für Künstliche Intelligenz, ethischen Prinzipien der Künstlichen Intelligenz und verantwortungsvollen Philosophien der Künstlichen Intelligenz angegangen werden. Dieser breitere Ansatz wird oft als Künstliche Intelligenz Governance bezeichnet, die die Festlegung interner Richtlinien, Aufsichtsmechanismen und langfristiger Strategien umfasst, um den ethischen und rechtmäßigen Einsatz von Künstliche Intelligenz zu gewährleisten.

Ein ethisches System der Künstlichen Intelligenz ist erklärbar, inklusiv, verantwortungsbewusst, transparent und sicher.

Da nur 9 % der Amerikaner der Meinung sind, dass Computer mit künstlicher Intelligenz der Gesellschaft mehr nützen als schaden würden, scheint es von entscheidender Bedeutung zu sein, das menschliche Verständnis der Genauigkeit, der Ergebnisse, der Verzerrungen und der Auswirkungen von Künstliche Intelligenz zu priorisieren.

Erklärbare Künstliche Intelligenz ist ein spezifischer, philosophischer Ansatz für künstliche Intelligenz, der Benutzern hilft, Vertrauen in die Ergebnisse von Algorithmen des maschinellen Lernens zu haben. Wenn es darum geht, Vertrauen und Zuversicht bei denjenigen aufzubauen, die Modelle der Künstlichen Intelligenz verwenden, kann erklärbare Künstliche Intelligenz Unternehmen und Teams auch dabei helfen, einen verantwortungsvollen Ansatz für die Entwicklung und Integration von Künstliche Intelligenz in ihren Organisationen zu entwickeln.

In der Lage zu sein, gründlich zu erklären, wie ein Tool funktioniert und wie es spezifische Ergebnisse erzielt, ist Best Practice für jede Technologie und besonders wichtig bei hochmodernen Künstliche Intelligenz. Durch den Einbau einer Erklärbarkeit in den Einsatz der Technologie kann auch sichergestellt werden, dass der Betrieb der Technologie im Einklang mit der Unternehmenspolitik, der externen Regulierung und den Werten der Marke steht.

Die Einbeziehung von Data Science in diesen Prozess hilft, die Systemleistung zu überwachen/kontrollieren, Ein- und Ausgänge zu überprüfen und Anomalien oder Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu verfolgen. Diese wissenschaftliche Grundlage stellt sicher, dass ethische Richtlinien auf Beweisen und nicht auf Vermutungen beruhen.

Inklusivität in künstlichen Intelligenz bedeutet, alle Menschen gleichermaßen zu berücksichtigen; Dieser Ansatz kann von Anfang an dazu beitragen, die unbeabsichtigte Ausgrenzung bestimmter Gruppen zu verhindern.

Die Vermeidung von Verzerrungen in Künstliche Intelligenz ist ein kritisches Unterfangen, aber nicht so einfach, wie es auf den ersten Blick erscheinen mag. Im Jahr 1996 identifizierten Batya Friedman und Helen Nissenbaum drei Kategorien von Verzerrungen in Computersystemen, und obwohl diese vor fast 30 Jahren eingeführt wurden, sind sie so relevant wie eh und je.

1. Bereits bestehende Vorurteile, die ihre Wurzeln in den Praktiken und Einstellungen der Gesellschaft und der Individuen innerhalb dieser Gesellschaft haben. In Systemen der künstlichen Intelligenz zeigt sich dies oft als algorithmische Verzerrung, bei der Modelle verzerrte Trainingsdaten widerspiegeln – manchmal mit schwerwiegenden Folgen. Bereits bestehende Vorurteile können natürlich bewusst eingeführt werden, werden aber oft unbewusst einbezogen.
    
   Dasselbe Konzept wird manchmal als "Datenverzerrung" bezeichnet, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Alle Systeme werden von Daten angetrieben, und Verzerrungen in diesen Datensätzen spiegeln sich im Betrieb des Systems selbst wider. Diese Vorurteile sind oft aufgetaucht, wenn es um Rasse und Geschlecht geht.
    
   Spracherkennungstools von mehreren Unternehmen, darunter Apple und IBM, haben nachweislich höhere Fehlerraten bei der Verarbeitung schwarzer Stimmen, und in einem perfekten Beispiel für die Verzerrung der Stichprobenauswahl hat Amazon bekanntlich die Einstellung von Künstlicher Intelligenz eingestellt, weil der Algorithmus Männer bevorzugte.
    
   In beiden Fällen liegt das Problem in der inhärenten Verzerrung der verwendeten historischen Daten. Amazon nutzte 10 Jahre interner Daten, um sein Künstliche Intelligenz Recruiting-Tool zu trainieren, und die meisten erfolgreichen Kandidaten in diesem Datensatz waren Männer, so dass der Algorithmus lernte, Lebensläufe von Frauen zu bestrafen.
   
   
2. Technische Verzerrungen sind oft das Ergebnis der Software und Hardware, die zum Entwerfen des Algorithmus verwendet werden (z. B. wenn eine Suchmaschine Ergebnisse mit niedrigerem Rang aus dem Bildschirm verschiebt, weil es einfach keinen Platz für sie gibt). Dies kann auch der Fall sein, wenn Designer versuchen, Konzepte zu quantifizieren, die für die meisten Menschen zutiefst qualitativ sind. Ein Beispiel dafür ist ein Algorithmus, der "Attraktivität" definieren soll, denn einen spezifisch Wert auf eine solche subjektive Messung zu setzen, führt zwangsläufig zu Problemen.
   
   
3. Emergente Verzerrung, die sich aufgrund der Interaktion zwischen Technologie und Nutzern dieser Technologie entwickelt. Das bekannteste Beispiel dafür in den letzten Jahren ist der Chatbot Tay, der aus der Interaktion mit anderen Nutzern einer spezifischen Plattform lernen sollte. Leider war die ausgewählte Plattform Twitter (jetzt bekannt als X), und die Benutzer, mit denen der Chatbot interagierte, begannen, den Bot mit aufrührerischen Inhalten zu füttern und eine technologische Schwäche des Bots auszunutzen. Innerhalb eines Tages verschickte der Chatbot beleidigende Nachrichten.

Da Bias-Probleme klar dokumentiert sind, liegt es in der Verantwortung jeder Marke, die künstliche Intelligenz einsetzt, sie zumindest zu berücksichtigen und die Möglichkeiten für Verzerrungen durch vielfältige menschliche Aufsicht zu eliminieren.

Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug wie jedes andere und erfordert als solches Sicherheitsvorkehrungen und Kontrollpunkte, um sicherzustellen, dass Künstliche Intelligenz legal und korrekt eingesetzt wird. Zusätzlich zu der oben diskutierten Voreingenommenheit wurde künstliche Intelligenz zur Verbreitung von Fehlinformationen eingesetzt. Es wurde verwendet, um Deep Fakes zu erstellen, und einige Modelle wurden mit urheberrechtlich geschützten Bildern und Texten trainiert.

Es wurden Sammelklagen gegen OpenAI eingereicht, in denen behauptet wird, dass die Technologie "auf der Ernte großer Mengen" von Wörtern beruht, die unter dem Urheberrecht stehen, der Kunstgenerator Stable Diffusion der Künstlichen Intelligenz wird ebenfalls von Getty Images wegen Urheberrechtsverletzung verklagt, und die generativen Künstliche Intelligenz Unternehmen Stability Künstliche Intelligenz, Midjourney und DeviantArt stehen vor ähnlichen Herausforderungen.

Interne Rechenschaftspflicht sollte Teil der Ethik der Künstlichen Intelligenz sein. Fragen darüber, wie die verwendeten Künstliche Intelligenz trainiert werden und woher die Daten stammen, können Unternehmen dabei helfen, sicherzustellen, dass der Einsatz von Künstliche Intelligenz verantwortungsvoll und im Einklang mit den Werten der Marke steht.

Es ist auch wichtig, im Rahmen dieses internen Prozesses unterschiedliche Standpunkte zu haben. Je vielfältiger das Feld der Standpunkte ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass ein Team Vorurteile und zugrunde liegende Sicherheitsprobleme identifiziert und desto wahrscheinlicher ist es, dass es Schwachstellen und falsche Informationen erkennt, die von Künstliche Intelligenz bereitgestellt werden.

In vielerlei Hinsicht ist Vorgewarnt gewappnet. Sich über die neuesten Entwicklungen in der Künstliche Intelligenz Technologie auf dem Laufenden zu halten und neue Werkzeuge zu erforschen, sei es in Bezug auf genetische Forschung / Recherche, Klimawandel oder wissenschaftliche Forschung / Recherche, und gleichzeitig die zugrunde liegenden Bedenken, potenziellen Risiken und unbeabsichtigten Folgen zu berücksichtigen, die mit der Entwicklung von Technologie einhergehen, kann einen großen Beitrag dazu leisten, dass die Künstliche Intelligenz Nutzung verantwortungsvoll ist und dass die Marke bereit ist, Verantwortung für Künstliche Intelligenz Ergebnisse zu übernehmen, die in ihrem gesamten Content-Lebenszyklus und technologischen Ökosystem verwendet werden.

Transparenz darüber, wo und wie Künstliche Intelligenz eingesetzt wird, kann einen großen Beitrag dazu leisten, ethische Dilemmata anzugehen und Vertrauen bei Kunden, Besuchern und Mitarbeitern aufzubauen. Ehrlich zu den Menschen darüber zu sein, woher Inhalte kommen und wie Künstliche Intelligenz bei der Erstellung eingesetzt wird, ist ein wichtiger Bestandteil jedes ethischen Rahmens für Künstliche Intelligenz.

Die Feststellung, welche Artikel, sozialen Medienbeiträge und Blogs mit Hilfe von ChatGPT oder ähnlichen Anwendungen der Künstlichen Intelligenz geschrieben wurden, die Anerkennung, wenn Bilder mit Künstliche Intelligenz erstellt werden, und die Klarheit über die Schwelle, ab der ein Mensch den Chat betritt und einen Chatbot ablöst, kann die Grenzen zwischen Künstlicher Intelligenz und Menschen klarer machen und dazu beitragen, vertrauenswürdige Künstliche Intelligenz zu schaffen.

Dies ist ein weiterer Ort, an dem ein Ausschuss zur Überwachung des Einsatzes von Künstliche Intelligenz innerhalb einer Marke nützlich sein kann. Die Etablierung von Ethikstandards für künstliche Intelligenz, die von den Stakeholdern bei der Entscheidungsfindung in allen Abteilungen verwendet werden können, und die Standardisierung von Benachrichtigungsmethoden, um klar definierte und erreichbare Standards zu schaffen, können dazu beitragen, Missverständnisse und Kritik zu vermeiden.

Wie bei jedem System, das Big Data verwendet, sollten die Privatsphäre der Dateninhaber und die Sicherheit der Daten selbst bei der Nutzung Künstliche Intelligenz Technologie an erster Stelle stehen. Dies ist besonders wichtig, da sich Künstliche Intelligenz auf sensible Bereiche wie Finanzen und Gesundheitswesen ausweitet.

Die Verhinderung des unbefugten Zugriffs auf Datenbanken und die Einhaltung von Gesetzen wie der europäischen DSGVO ist eine wesentliche Best Practice, die sich auf die ethische Nutzung von Künstliche Intelligenz erstreckt und diese umfasst. Die Zukunft der Künstliche Intelligenz ist mit den ethischen Herausforderungen des Datenschutzes und der Datenschutz verflochten, und Marke politischen Entscheidungsträger, die sich mit diesen Bedenken befassen und Initiativen zur Unterstützung des Datenschutzes ins Leben rufen, werden in Zukunft wahrscheinlich einen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Die Ethik der Künstlichen Intelligenz ist eine facettenreiche Disziplin, die Überlegungen aus den Menschenrechten und den gesellschaftlichen Auswirkungen von Robotik, Technologie und Informationstechnologie zusammenbringt.

Während es immer ethische Fragen rund um Künstliche Intelligenz geben wird, können Marken, die einen ethischen Rahmen in ihre Entwicklungen von Künstliche Intelligenz, ethische Richtlinien in den Einsatz von Automatisierung und ethische Prinzipien in ihren Einsatz von Künstliche Intelligenz von Anfang an integrieren, diese neuen Technologien auf vertrauenswürdige Weise integrieren, die ethische Bedenken berücksichtigt.