Personvern og kunstig intelligens: Hva bedrifter bør vite.

Etter hvert som bruken av kunstig intelligens og språkmodeller blir mer utbredt i næringslivet, er det viktig å vurdere de etiske implikasjonene av bruken. Selv om disse teknologiene kan gi betydelige fordeler for bedrifter, for eksempel økt effektivitet og produktivitet, reiser de også viktige etiske spørsmål om personvern, partiskhet og sysselsetting. I denne artikkelen utforsker vi noen av de viktigste etiske hensynene ved bruk av kunstig intelligens i næringslivet og gir anbefalinger for ansvarlig og etisk bruk.

I. Personvern

Personvern er et viktig etisk hensyn når det gjelder bruk av kunstig intelligens i næringslivet. Etter hvert som AI og språkmodeller blir mer utbredt i forretningsdrift, krever de ofte tilgang til sensitive data, for eksempel personopplysninger eller forretningshemmeligheter. Her er to viktige hensyn når det gjelder personvern:

A. Brukersamtykke og anonymisering av data

Når du samler inn og bruker data for å trene opp AI-modeller, er det viktig å innhente brukernes samtykke og sørge for at dataene anonymiseres når det er mulig. Dette betyr at brukerne bør informeres om hvordan dataene deres vil bli brukt, og gis muligheten til å reservere seg hvis de ønsker det. I tillegg bør dataene anonymiseres der det er mulig for å forhindre identifisering av enkeltpersoner eller annen sensitiv informasjon.

B. Datainnbrudd og sikkerhetstiltak

Risikoen for datainnbrudd er alltid en bekymring når det gjelder sensitive data. For å minimere risikoen for datainnbrudd bør virksomheter som bruker kunstig intelligens, iverksette robuste sikkerhetstiltak, for eksempel brannmurer, kryptering og tilgangskontroller. I tilfelle et brudd bør virksomhetene ha en plan for å varsle berørte personer og iverksette tiltak for å forhindre fremtidige brudd.

Ved å ta disse grepene kan virksomhetene bidra til å sikre at de bruker data på en ansvarlig og etisk måte. Det er imidlertid viktig å merke seg at personvern er en kontinuerlig bekymring som krever regelmessig overvåking og vurdering for å sikre at virksomheten holder seg oppdatert på beste praksis og regelverk.

Som gründer eller en som skal jobbe tett på kunstig intelligens etter hvert som den utvikler seg, kan du gå foran med et godt eksempel ved å fremme bruken av objektive AI-modeller i forretningsdriften din.

II. "Bias": Partiskhet i AI-modeller

Et av de viktigste etiske hensynene ved bruk av AI i næringslivet er potensialet for skjevhet i AI-modeller. AI-modeller er bare så gode som dataene de er trent på, og hvis disse dataene er partiske, vil de resulterende modellene også være det. Dette kan få alvorlige konsekvenser på områder som ansettelser, utlån og rettshåndhevelse, der partiske modeller kan opprettholde diskriminering og ulikhet.

Et eksempel på dette er ansiktsgjenkjenningsteknologi, som har vist seg å ha en høyere feilprosent for personer med mørkere hudfarge. Dette skyldes delvis skjevheter i treningsdataene, som historisk sett har vært skjevfordelt mot personer med lysere hud. Som et resultat kan ansiktsgjenkjenningsteknologi være mindre nøyaktig for personer med mørkere hudtoner, noe som kan få alvorlige konsekvenser på områder som rettshåndhevelse.

For å håndtere skjevheter i AI-modeller er det viktig å bruke ulike datasett som nøyaktig representerer befolkningen som betjenes. Regelmessig testing for skjevhet kan også bidra til å identifisere og korrigere eventuelle skjevheter i dataene. Ved å ta disse trinnene kan virksomheter bidra til å sikre at AI-modellene deres er så nøyaktige og objektive som mulig.

Som gründer eller en som skal jobbe tett på kunstig intelligens etter hvert som den utvikler seg, kan du gå foran med et godt eksempel ved å fremme bruken av objektive AI-modeller i forretningsdriften din. Dette kan omfatte å sørge for at opplæringsdataene dine er mangfoldige og representative, samt regelmessig teste AI-modellene dine for skjevhet. Ved å gjøre dette kan du bidra til å skape en mer etisk og ansvarlig bruk av AI i næringslivet.

III. Virkningen på sysselsettingen

Bruken av kunstig intelligens i forretningsvirksomhet har skapt bekymring for den potensielle virkningen på sysselsettingen. Det er en frykt for at etter hvert som AI og språkmodeller blir mer utbredt, kan de fortrenge menneskelige arbeidere og føre til tap av arbeidsplasser. Selv om dette er en berettiget bekymring, er det viktig å være realistisk i forhold til utviklingen som pågår og vurdere potensialet for at AI kan supplere i stedet for å erstatte menneskelig arbeidskraft.

En måte AI kan øke menneskelig arbeidskraft på er ved å automatisere repetitive eller hverdagslige oppgaver, slik at arbeidstakere kan fokusere på mer komplekst og kreativt arbeid. AI kan for eksempel brukes til å automatisere dataregistrering eller kundeserviceoppgaver, slik at menneskelige arbeidere kan fokusere på problemløsning på høyere nivå eller kundeengasjement.

Det er også verdt å merke seg at virkningen av kunstig intelligens på sysselsettingen vil variere avhengig av bransje og det spesifikke bruksområdet. Noen bransjer kan bli mer påvirket enn andre, og noen jobber kan være mer sårbare for forskyvning enn andre.

Vi har en hel artikkel som tar for seg dette emnet, så vi skal ikke gå mer inn på dette nå. Hvis du vil utforske temaet nærmere, kan du lese artikkelen: "AI og karriereutvikling: Slik holder du deg i forkant i AI-alderen" .

IV. Åpenhet og forklarbarhet

Et av de viktigste etiske hensynene ved bruk av kunstig intelligens i næringslivet er behovet for åpenhet og forklarbarhet. Etter hvert som AI-modeller blir mer komplekse og brukes i beslutningsprosesser med høy innsats, er det viktig å forstå hvordan disse modellene kommer frem til sine beslutninger.

I noen tilfeller kan AI-modeller betraktes som "svarte bokser", noe som betyr at det er vanskelig eller umulig å forstå hvordan de tar beslutninger. Dette kan være problematisk av flere grunner, blant annet på grunn av potensielle skjevheter i dataene som brukes til å trene opp modellene, og risikoen for å ta beslutninger basert på feilaktig eller ufullstendig informasjon.

For å løse dette problemet er det et økende behov for tolkbare AI-modeller som kan gi klare forklaringer på beslutningsprosessene. Dette kan oppnås gjennom en rekke teknikker, for eksempel ved å bruke beslutningstrær eller regelbaserte systemer som gir trinnvise forklaringer på hvordan en beslutning ble fattet.

En annen tilnærming er å bruke "white box"-modeller, som er utformet for å være transparente og forklarbare fra begynnelsen. Disse modellene kan være mindre nøyaktige enn mer komplekse "black box"-modeller, men de kan gi større innsikt i hvordan beslutninger fattes og kan bidra til å identifisere potensielle skjevheter eller feil.

Uansett hvilken tilnærming som brukes, er behovet for åpenhet og forklarbarhet i AI-modeller avgjørende for å sikre at disse modellene brukes på en ansvarlig og etisk måte. Ved å gi klare forklaringer på hvordan beslutninger tas, kan virksomheter bidra til å bygge tillit hos sine kunder og interessenter og minimere risikoen for potensielle etiske brudd.

V. Konklusjon

Avslutningsvis er det klart at bruken av kunstig intelligens og språkmodeller i forretningsdrift blir stadig mer utbredt, og med det følger en rekke viktige etiske hensyn. I denne artikkelen har vi utforsket noen av de viktigste spørsmålene knyttet til bruk av disse teknologiene, inkludert personvern, skjevhet i AI-modeller, innvirkning på sysselsetting, åpenhet og forklarbarhet og potensialet for misbruk.

Vi har særlig fremhevet behovet for åpenhet og forklarbarhet i AI-modeller, og viktigheten av å forstå hvordan disse modellene kommer frem til sine beslutninger. Ved å gi klare forklaringer på beslutningsprosessene kan virksomheter bygge tillit hos sine kunder og interessenter og minimere risikoen for potensielle etiske brudd.

Til syvende og sist er ansvarlig og etisk bruk av kunstig intelligens og språkmodeller i næringslivet avgjørende for å sikre at disse teknologiene brukes til fordel for samfunnet som helhet, og ikke bare for noen få utvalgte. Ved å ha en gjennomtenkt og bevisst tilnærming til utviklingen og implementeringen av AI-modeller kan virksomheter bidra til å sikre at disse teknologiene brukes på en ansvarlig og etisk måte.

Lars O. Horpestad er en ledende ekspert på språkmodeller og kunstig intelligens som har samarbeidet med noen av verdens fremste eksperter på kunstig intelligens. Med sin omfattende erfaring og kunnskap skapte han AI Operator™ formelen for å gi en omfattende tilnærming til effektiv bruk av språkmodeller for det norske næringslivet.

Ikke alle nyhetsbrev har sin egen bok, men det har denne! Lars ga nylig ut boken "Å ta smartere beslutninger med AI" som du kan lese mer om her. Gå også til vår nettside www.aithinklab.com for å finne flere ressurser og melde deg på kurs!