Poiché la scienza dei dati diventa più sofisticata e i consumatori richiedono sempre più un'esperienza cliente più personalizzata, l'IA è uno strumento per aiutare le aziende a comprendere meglio i propri clienti e il proprio pubblico. Ma anche se l'IA ha tutto il potenziale del mondo, quel pieno potenziale potrebbe non essere mai realizzato se non riusciamo a capire come affrontare le sfide etiche che rimangono. Con l'evoluzione di questa tecnologia, una domanda che dovrebbe essere tenuta a mente da tutti i leader che cercano di implementare una strategia di intelligenza artificiale è come massimizzare l'uso dell'IA all'interno dell'impresa in modo etico e responsabile. Per implementare e scalare le capacità dell'IA che offrano un ritorno sull'investimento positivo, riducendo al minimo i rischi, riducendo le distorsioni e portando l'IA al valore, le organizzazioni dovrebbero seguire quattro principi:
1. Comprendere obiettivi, obiettivi e rischi
Circa sette anni fa, un'organizzazione pubblicò quello che chiamarono il "ciclo di clamore per le tecnologie emergenti", prevedendo le tecnologie che avrebbero trasformato la società e le imprese nel prossimo decennio. L'intelligenza artificiale è una di queste tecnologie. La pubblicazione del rapporto ha spinto le aziende a darsi da fare per dimostrare ad analisti e investitori di essere esperte di intelligenza artificiale e molte stanno iniziando ad applicare le strategie di intelligenza artificiale ai loro modelli di business. Tuttavia, a volte queste strategie si dimostrano mal eseguite e possono essere utilizzate solo come ripensamento agli obiettivi analitici o numerici esistenti. Questo perché le aziende non hanno una chiara comprensione del problema aziendale che stanno cercando di risolvere con l'IA. Viene implementato solo il 10 percento dei modelli di IA e ML sviluppati dalle aziende. L'IA è in ritardo rispetto alla storica disconnessione tra l'azienda in questione e i data scientist che possono utilizzare l'IA per risolvere il problema. Tuttavia, con l'aumento della maturità dei dati, le aziende hanno iniziato a integrare i traduttori di dati in diverse catene del valore, ad esempio le esigenze delle attività di marketing per scoprire e trasformare i risultati. Ecco perché il principio generale dello sviluppo di una strategia di intelligenza artificiale etica è comprendere tutti gli obiettivi, gli obiettivi e i rischi e quindi creare un approccio decentralizzato all'IA all'interno dell'impresa.
2. Affrontare il pregiudizio e la discriminazione
Le aziende grandi e piccole hanno subito danni reputazionali e i clienti non si fidano di loro perché le soluzioni di intelligenza artificiale non sono mai state sviluppate adeguatamente per affrontare i pregiudizi. Pertanto, le aziende che creano modelli di intelligenza artificiale devono adottare misure preventive per garantire che le loro soluzioni non causino danni. Il modo per farlo è creare un framework per prevenire qualsiasi impatto negativo sulle previsioni dell'algoritmo. Ad esempio, se un'azienda desidera comprendere meglio il sentimento dei clienti attraverso sondaggi, ad esempio come una comunità sottorappresentata percepisce i propri servizi, potrebbe utilizzare la scienza dei dati per analizzare questi sondaggi sui clienti e riconoscere che una percentuale di risposte è stata in lingue diverse dall'inglese, l'unico linguaggio che l'algoritmo di intelligenza artificiale potrebbe comprendere. Per risolvere questo problema, i data scientist possono non solo modificare l'algoritmo, ma anche incorporare le complesse sfumature del linguaggio. Se sono in grado di comprendere queste sfumature linguistiche e combinare l'IA con un linguaggio più fluente per rendere queste conclusioni più perseguibili, le aziende saranno in grado di comprendere le esigenze delle comunità sottorappresentate per migliorare la propria esperienza del cliente.
3. Sviluppare una gamma completa di dati di base
Gli algoritmi di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare set di dati di grandi dimensioni e le aziende dovrebbero dare la priorità allo sviluppo di framework per standard di dati utilizzati e inseriti dai loro modelli di intelligenza artificiale. Per implementare con successo l'IA, è essenziale un set di dati olistico, trasparente e tracciabile. L'IA deve tenere conto dell'interferenza umana. Come slang, abbreviazioni, parole in codice e molte altre parole che gli esseri umani hanno sviluppato sulla base di una continua evoluzione, ognuna delle quali può far fallire algoritmi di intelligenza artificiale altamente tecnici. I modelli di intelligenza artificiale che non sono in grado di gestire queste sfumature umane finiscono per non avere il set di dati complessivo. È come provare a guidare senza uno specchietto retrovisore, con alcune informazioni necessarie, ma la mancanza di punti ciechi chiave. Le aziende devono trovare un equilibrio tra dati storici e intervento umano affinché i modelli di IA possano comprendere queste complesse distinzioni. Combinando dati strutturati e non strutturati e addestrando l'IA per riconoscere entrambi, è possibile generare un set di dati più completo e migliorare l'accuratezza delle previsioni. Inoltre, l'audit di terze parti dei set di dati può essere un ulteriore vantaggio, privo di pregiudizi e discrepanze.
4. Evita la "scatola nera" dello sviluppo di algoritmi
Approcci Perché l'IA sia etica, deve essere completamente trasparente. Per sviluppare strategie di intelligenza artificiale che siano allo stesso tempo trasparenti, spiegabili e spiegabili, le aziende devono aprire la "scatola nera" del codice per capire come ogni nodo dell'algoritmo trae conclusioni e interpreta i risultati. Anche se sembra semplice, il raggiungimento di questo obiettivo richiede un solido framework tecnico in grado di interpretare il comportamento del modello e dell'algoritmo osservando il codice sottostante per mostrare le diverse previsioni secondarie che vengono generate. Le aziende possono fare affidamento su framework open source per valutare modelli di IA e ML su più dimensioni, tra cui:
Analisi delle caratteristiche: per valutare l'impatto dell'applicazione di nuove funzionalità ai modelli esistenti
Analisi del nodo: spiega un sottoinsieme di previsioni
Analisi locale: interpreta le singole previsioni e le caratteristiche di corrispondenza per migliorare i risultati
●Analisi globale: fornisce una revisione top-down del comportamento generale del modello e delle caratteristiche principali. L'intelligenza artificiale è una tecnologia complessa con molte potenziali insidie se le aziende non stanno attente.
Un modello di intelligenza artificiale di successo dovrebbe dare la priorità all'etica sin dal primo giorno, non a un ripensamento. In tutti i settori e le aziende, l'IA non è valida per tutti, ma un denominatore comune che dovrebbe fare passi avanti è l'impegno per una previsione trasparente e imparziale.