Khi khoa học dữ liệu trở nên phức tạp hơn và người tiêu dùng ngày càng yêu cầu trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa hơn, AI là một công cụ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và đối tượng của họ. Nhưng ngay cả khi AI có tất cả tiềm năng trên thế giới, tiềm năng đầy đủ đó có thể không bao giờ được thực hiện nếu chúng ta không thể tìm ra cách giải quyết những thách thức đạo đức còn tồn tại. Khi công nghệ này phát triển, một câu hỏi cần được lưu ý bởi tất cả các nhà lãnh đạo đang tìm cách thực hiện chiến lược AI là làm thế nào để tối đa hóa việc sử dụng AI trong doanh nghiệp một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Để triển khai và mở rộng các khả năng AI mang lại lợi tức đầu tư tích cực, đồng thời giảm thiểu rủi ro, giảm thiên vị và thúc đẩy AI trở thành giá trị, các tổ chức nên tuân theo bốn nguyên tắc:
1. Hiểu mục tiêu, mục tiêu và rủi ro
Khoảng bảy năm trước, một tổ chức đã phát hành cái mà họ gọi là "chu kỳ cường điệu cho các công nghệ mới nổi", dự đoán các công nghệ sẽ thay đổi xã hội và kinh doanh trong thập kỷ tới. Trí tuệ nhân tạo là một trong những công nghệ này. Việc công bố báo cáo đã thúc đẩy các công ty tranh giành để chứng minh với các nhà phân tích và nhà đầu tư rằng họ am hiểu về AI và nhiều người đang bắt đầu áp dụng các chiến lược AI vào mô hình kinh doanh của họ. Tuy nhiên, đôi khi các chiến lược này được chứng minh là được thực hiện kém và chỉ có thể được sử dụng như một suy nghĩ sau cho các mục tiêu phân tích hoặc số hiện có. Điều này là do các doanh nghiệp không có sự hiểu biết rõ ràng về vấn đề kinh doanh mà họ đang tìm kiếm AI để giải quyết. Chỉ 10% mô hình AI và ML do các công ty phát triển được triển khai. AI đang tụt hậu so với sự mất kết nối lịch sử giữa doanh nghiệp được đề cập và các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng AI để giải quyết vấn đề. Tuy nhiên, khi độ chín của dữ liệu tăng lên, các công ty đã bắt đầu tích hợp các trình dịch dữ liệu vào các chuỗi giá trị khác nhau, chẳng hạn như nhu cầu kinh doanh tiếp thị để khám phá và chuyển đổi kết quả. Đó là lý do tại sao nguyên tắc bao quát của việc phát triển một chiến lược AI có đạo đức là hiểu tất cả các mục tiêu, mục tiêu và rủi ro, sau đó tạo ra một cách tiếp cận phi tập trung đối với AI trong doanh nghiệp.
2. Giải quyết định kiến và phân biệt đối xử
Các doanh nghiệp lớn và nhỏ đã bị thiệt hại về danh tiếng và khách hàng không tin tưởng họ vì các giải pháp AI chưa bao giờ được phát triển đúng cách để giải quyết sự thiên vị. Vì vậy, các doanh nghiệp tạo ra các mô hình AI phải thực hiện các biện pháp phủ đầu để đảm bảo các giải pháp của họ không gây hại. Cách để làm điều này là tạo ra một khuôn khổ để ngăn chặn bất kỳ tác động tiêu cực nào đến các dự đoán của thuật toán. Ví dụ: nếu một công ty muốn hiểu rõ hơn về cảm xúc của khách hàng thông qua các cuộc khảo sát, chẳng hạn như cách một cộng đồng ít được đại diện nhận thức về dịch vụ của họ, họ có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích các cuộc khảo sát khách hàng này và nhận ra rằng một số A tỷ lệ phần trăm phản hồi bằng các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh, ngôn ngữ duy nhất mà thuật toán AI có thể hiểu được. Để giải quyết vấn đề này, các nhà khoa học dữ liệu không chỉ có thể sửa đổi thuật toán mà còn kết hợp các sắc thái phức tạp của ngôn ngữ. Nếu họ có thể hiểu những sắc thái ngôn ngữ này và kết hợp AI với ngôn ngữ trôi chảy hơn để làm cho những kết luận này có thể hành động hơn, các doanh nghiệp sẽ có thể hiểu nhu cầu của các cộng đồng ít được đại diện để cải thiện trải nghiệm khách hàng của họ.
3. Phát triển đầy đủ các dữ liệu cơ bản
Các thuật toán AI có khả năng phân tích các bộ dữ liệu lớn và các doanh nghiệp nên ưu tiên phát triển các khuôn khổ cho các tiêu chuẩn dữ liệu được sử dụng và thu nạp bởi các mô hình AI của họ. Để triển khai thành công AI, một bộ dữ liệu tổng thể, minh bạch và có thể truy xuất nguồn gốc là điều cần thiết. AI phải giải thích cho sự can thiệp của con người. Chẳng hạn như tiếng lóng, chữ viết tắt, từ mã và nhiều từ khác mà con người đã phát triển trên cơ sở tiến hóa liên tục, mỗi từ đều có thể khiến các thuật toán trí tuệ nhân tạo kỹ thuật cao gặp trục trặc. Các mô hình AI không thể xử lý các sắc thái này của con người cuối cùng lại thiếu bộ dữ liệu tổng thể. Nó giống như cố gắng lái xe mà không có gương chiếu hậu, với một số thông tin cần thiết, nhưng thiếu các điểm mù chính. Các doanh nghiệp phải tìm ra sự cân bằng giữa dữ liệu lịch sử và sự can thiệp của con người để các mô hình AI hiểu được những điểm khác biệt phức tạp này. Bằng cách kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và đào tạo AI để nhận ra cả hai, một tập dữ liệu toàn diện hơn có thể được tạo ra và độ chính xác của các dự đoán được cải thiện. Hơn nữa, việc kiểm tra bộ dữ liệu của bên thứ ba có thể là một lợi ích bổ sung, không có sự thiên vị và khác biệt.
4. Tránh "hộp đen" phát triển thuật toán
Các phương pháp tiếp cận Để AI có đạo đức, nó cần phải hoàn toàn minh bạch. Để phát triển các chiến lược AI đồng thời minh bạch, có thể giải thích và giải thích được, các công ty phải mở "hộp đen" mã để hiểu cách mỗi nút trong thuật toán rút ra kết luận và diễn giải kết quả. Mặc dù điều này nghe có vẻ đơn giản, nhưng để đạt được điều này đòi hỏi một khung kỹ thuật mạnh mẽ có thể diễn giải hành vi của mô hình và thuật toán bằng cách xem mã cơ bản để hiển thị các dự đoán phụ khác nhau đang được tạo ra. Các doanh nghiệp có thể dựa vào các khuôn khổ nguồn mở để đánh giá các mô hình AI và ML trên nhiều khía cạnh, bao gồm:
Phân tích tính năng: để đánh giá tác động của việc áp dụng các tính năng mới cho các mô hình hiện có
Phân tích nút: Giải thích một tập hợp con các dự đoán
Phân tích địa phương: Diễn giải các tính năng đối sánh và dự đoán riêng lẻ để cải thiện kết quả
● Phân tích toàn cầu: Cung cấp đánh giá từ trên xuống về hành vi tổng thể của mô hình và các tính năng chính. Trí tuệ nhân tạo là một công nghệ phức tạp với nhiều cạm bẫy tiềm ẩn nếu doanh nghiệp không cẩn thận.
Một mô hình AI thành công nên ưu tiên đạo đức ngay từ ngày đầu tiên, chứ không phải là một suy nghĩ muộn màng. Trong các ngành và doanh nghiệp, AI không phải là một kích thước phù hợp với tất cả, mà là một mẫu số chung cần tạo ra đột phá là cam kết dự báo minh bạch và không thiên vị.