Каковы риски ИИ? Есть ли чего бояться? | Цифровизация вашего бизнеса #27

Представляет ли искусственный интеллект угрозу для вашего бизнеса или возможность для его более динамичного роста? Массовое развитие генеративного ИИ и автоматизации сделало его роль незаменимой в процессе цифровизации. Однако искусственный интеллект выходит за рамки экономии средств и инноваций. В сегодняшней статье мы рассмотрим потенциальные угрозы и обсудим стратегии эффективного решения проблем, связанных с ИИ в бизнесе. Читай дальше.

Каковы риски ИИ?

Искусственный интеллект становится все более популярным и необходимым инструментом для сохранения конкурентоспособности на рынке. Он помогает компаниям в различных аспектах их бизнеса — от анализа эффективности цифрового обучения до решений по автоматизации и оптимизации разработки веб-сайтов и приложений.

Несмотря на его огромный потенциал, растет обеспокоенность по поводу потенциальных угроз. Этические дилеммы, возможные нарушения конфиденциальности и риск злоупотреблений, связанных с неясными политиками использования данных поставщиками ИИ, входят в число проблем, которые могут создавать проблемы. Давайте рассмотрим их подробнее, чтобы понять, какие меры мы можем предпринять для защиты нашей компании от потенциальных атак.

Этика и риски ИИ

Использование ИИ в бизнесе может вызвать этические проблемы, такие как:

• дискриминация – например, гендерная предвзятость,
• отсутствие прозрачности в процессе принятия решений или
• манипулирование пользователем .

Дискриминация

Проблема гендерной или расовой дискриминации возникает довольно часто при использовании ИИ для автоматизации процессов найма. Искусственный интеллект учится через повторение. Поэтому, если определенные характеристики, такие как образование, возраст или пол, в основном связаны с определенной должностью, ИИ может отдавать предпочтение кандидатам, данные которых соответствуют этим критериям. Даже если никто в компании намеренно не устанавливает такие критерии отбора, ИИ может дискриминировать других кандидатов.

Отсутствие прозрачности

Вторая проблема — отсутствие прозрачности в процессах принятия решений, таких как ценообразование страховых компаний или оценка кредитоспособности. Это связано с методами рассуждения, используемыми большими языковыми моделями. Эти модели основаны на так называемом глубоком обучении. Они очень эффективны при решении сложных задач, однако то, как они работают, часто называют «черным ящиком», поскольку его трудно интерпретировать и объяснить.

Бывает, что критерии решений, принимаемых ИИ, людям непонятны. Это заставляет их сомневаться в их надежности и этичности. В таких случаях использование ИИ может привести к:

• снижение доверия среди клиентов,
• потеря доверия в глазах сотрудников и инвесторов, а также
• нанесение ущерба имиджу вашего бренда.

Манипуляции

Третья проблема, связанная с ИИ и этикой, — это озабоченность по поводу манипулирования поведением пользователей. Искусственный интеллект все чаще используется для персонализации и гиперперсонализации контента, рекламы и продуктов. Чтобы сделать его эффективным, компании собирают и анализируют огромные объемы данных о клиентах. Это позволяет им успешно достигать своей целевой аудитории.

Однако та же технология может также использоваться для неэтичного влияния на выбор и решения пользователей, например, путем:

• предоставление пользователям контента, который укрепляет их существующие убеждения, создавая так называемые «пузыри фильтров»,
• давая иллюзию выбора, и даже
• намеренно вводя их в заблуждение.

Чтобы избежать таких этических дилемм, связанных с ИИ в бизнесе, компаниям следует стремиться к созданию более прозрачных, ответственных и справедливых систем ИИ путем:

• реализация принципов справедливости и недискриминации,
• обеспечение надлежащего надзора за процессами принятия решений,
• продвижение образования и этической осведомленности среди сотрудников, ответственных за разработку и внедрение технологий искусственного интеллекта.

Сотрудничество с экспертами в области этики и регулирования, а также диалог с заинтересованными сторонами также может способствовать выработке более этичного подхода к использованию ИИ в бизнесе.

Угрозы конфиденциальности

Использование ИИ в бизнесе может привести к нарушению конфиденциальности клиентов и сотрудников. Например, системы искусственного интеллекта, которые анализируют данные клиентов для персонализации предложений, могут случайно раскрыть конфиденциальную информацию. Поэтому важно:

1. установить принцип минимизации данных , то есть собирать только необходимые данные, избегать сбора чрезмерных объемов информации и удалять ее, когда она больше не нужна.
2. анонимизировать данные – использовать методы анонимизации данных, такие как обобщение, псевдонимизация или агрегирование, чтобы свести к минимуму риск раскрытия личности данного лица.
3. внедрить Privacy by Design (PbD) — при разработке систем ИИ с самого начала учитывайте защиту конфиденциальности. Такой подход может помочь выявить и свести к минимуму риск утечки данных.
4. устанавливать политики доступа и безопасности — ограничивать доступ к данным, устанавливая разрешения пользователей на основе ролей, а также шифруя и отслеживая данные для защиты их от несанкционированного доступа.
5. соблюдать правила защиты данных — обеспечить соблюдение Общего регламента защиты данных (GDPR) в Европейском Союзе.
6. быть прозрачным и ответственным – информировать своих клиентов и сотрудников о целях и методах обработки их данных, а также о мерах защиты конфиденциальности.

Подводя итог, можно сказать, что риски конфиденциальности, связанные с использованием ИИ в бизнесе, можно свести к минимуму путем внедрения методов, в которых приоритет отдается защите данных и анонимизации, а также путем обучения и повышения ответственности.

Советы по снижению рисков, связанных с ИИ

Искусственный интеллект может использоваться в незаконных целях, таких как:

• кибератаки,
• мошенничество или
• манипулирование информацией.

Поэтому важно принять адекватные меры безопасности, чтобы избежать потенциальных злоупотреблений. Несмотря на упомянутые выше риски, многие компании успешно и ответственно используют ИИ. Внедрение искусственного интеллекта может принести ряд преимуществ, таких как повышение эффективности, экономия времени и возможность предоставлять более персонализированные услуги.

Чтобы свести к минимуму риски, связанные с использованием ИИ в бизнесе, вы можете использовать следующие стратегии:

• разработать четкие этические принципы использования ИИ в компании, чтобы избежать недобросовестных практик и дискриминации,
• обеспечить надлежащую защиту данных и информационных систем для защиты конфиденциальности клиентов и сотрудников, а также предотвращения злоупотреблений,
• внедрить системы аудита и контроля для мониторинга производительности ИИ и принятия корректирующих мер в случае ошибок или несоблюдения этических норм.

Стоит ли опасаться рисков, связанных с ИИ?

Внедрение ИИ в бизнес несет как преимущества, так и угрозы. Как и в случае с любым продвинутым инструментом, ключ к успеху заключается в ответственном и осознанном подходе при его использовании. Это единственный способ эффективно снизить риски, а также максимально использовать возможности, которые предлагает эта технология.

Не отказывайтесь от использования ИИ только из-за связанных с ним рисков. Вместо этого подумайте о том, как ИИ может поддержать рост вашего бизнеса. Кроме того, обратитесь за советом к эксперту по этичному внедрению ИИ, отдавая приоритет защите конфиденциальности и защите от неправомерного использования.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Энди Николс

Решатель проблем с 5 различными степенями и бесконечными резервами мотивации. Это делает его идеальным владельцем бизнеса и менеджером. При поиске сотрудников и партнеров больше всего ценит открытость и любопытство к миру.

Просмотреть все сообщения

Цифровизация вашего бизнеса:

1. Что такое цифровизация бизнеса?
2. Как избежать ошибок цифровой трансформации?
3. Баланс цифровой трансформации с безопасностью данных
4. Цифровой маркетинг
5. Цифровой финансовый менеджмент и онлайн-бухгалтерия
6. Управление цифровыми командами
7. Цифровизация в промышленности
8. Цифровое обучение и вводный инструктаж
9. Облако против сервера. За и против
10. Бизнес-модели XaaS и подписки
11. Облачные вычисления
12. Будущее цифровых предприятий
13. Облако и искусственный интеллект
14. Какие сервисы XaaS использовать при ведении бизнеса?
15. Микросервисы и API
16. RPA против API. Как выбрать правильную стратегию автоматизации?
17. Лучший в своем классе против все-в-одном. Что подходит именно вам?
18. Все об автоматизации рабочего процесса
19. 5 лучших инструментов без кода, которые нужны вашей компании
20. Как создавать бизнес-приложения и веб-сайты с помощью ИИ?
21. Геймификация на рабочем месте
22. Геймификация в бизнесе
23. Геймификация и клиентский опыт
24. Что такое прорывные технологии?
25. Влияние прорывных технологий на бизнес
26. Как грамотно внедрять бизнес-изменения?
27. Каковы риски ИИ?