Sowohl kleine Startups als auch große Unternehmen nutzen es mittlerweile KI Systeme zur Analyse von Daten, zur Personalisierung von Marketingstrategien, zur Rationalisierung von Lieferketten und zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben.
Im Jahr 2022 haben quick 35 % der Unternehmen KI-Technologie implementiert, was einem Anstieg von 4 % gegenüber 2021 entspricht. Bis Ende 2023 wird die Akzeptanzrate voraussichtlich noch weiter ansteigen.
Je mehr Unternehmen KI einsetzen, desto größer wird ihre Auswirkung auf das tägliche Leben der Menschen, bis hin zu kritischen Entscheidungen wie Behandlungsempfehlungen oder der Auswahl der Teilnehmer für klinische Studien zu Krebsmedikamenten. Dies erfordert mehr Verantwortung und mehr Transparenz in der Technologie. In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erläutern wir die Vorteile transparenter KI, zeigen potenzielle Hindernisse für das Verständnis ihrer Entscheidungsfindung auf und schlagen bewährte Wege zur Verbesserung der Transparenz vor.
Transparente KI ist erklärbare KI
KI-Transparenz wird erreicht, wenn Algorithmen kommuniziert und erklärt werden können. Dabei geht es jedoch nicht darum, Algorithmen on-line zu teilen oder Codezeilen zu veröffentlichen. Das Ziel besteht darin, zu erklären, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wird, und nicht nur zu zeigen, was unter der Haube passiert. Wenn eine Technologie einen Fehler macht, brauchen Unternehmen Menschen, die ein Urteil fällen. Daher ist es wichtig, den Kontext, in dem das KI-Modell funktioniert, sowie mögliche Auswirkungen der Ergebnisse zu erfassen.
Der Grad der Transparenz muss positiv mit den Auswirkungen der KI-gesteuerten Technologie korrelieren. Je größer der Einfluss des Algorithmus auf das Leben der Menschen ist, desto wichtiger ist es, dass alle ethischen Bedenken angegangen und Entscheidungen erklärt werden. Beispielsweise erfordert ein Algorithmus zum Versenden personalisierter E-Mails an Schullehrer nicht das gleiche Maß an Prüfung wie Nachrichten, die an Gesundheitsdienstleister gesendet werden (HCPs).
Bei der Entwicklung einer neuen Funktion für unsere fortschrittliche Content material-Expertise-Plattform, die es Pharma-Vermarktern ermöglicht, auf HCPs zugeschnittene Inhalte zu bewerten, waren wir uns der erheblichen Auswirkungen unseres KI-Modells voll und ganz bewusst. Daher warfare es für unser Unternehmen unerlässlich, die höchsten KI-Transparenzstandards einzuhalten.
Genauer gesagt haben wir dafür gesorgt, dass Benutzer auf die aktuelle Model zugreifen können MLR Regeln, die von den Algorithmen zur Vorhersage der Inhaltsgenehmigung verwendet werden. Unser Crew hat dafür gesorgt, dass unsere Engine die Reihe von Requirements zusammen mit entsprechenden Kommentaren für die Inhaltsteile anzeigt, die wahrscheinlich nicht genehmigt werden. Dies erhöhte nicht nur die Chancen auf eine erste Inhaltsgenehmigung, sondern stärkte auch das Vertrauen der Benutzer, da sie die spezifischen Kriterien erkannten, warum Inhalte zur weiteren Überprüfung markiert wurden. Diese Artwork der Transparenz hat uns geholfen, Pharmaunternehmen dazu zu bringen, sich auf unsere Lösung zu verlassen, ohne dass wir befürchten mussten, dass wir in einer so wichtigen Part des Marketingprozesses wie der MLR-Überprüfung scheitern könnten.
Die wichtigsten Vorteile transparenter KI für Ihren Geschäftsbetrieb
Warum sollte ein Unternehmen wollen, dass seine kritischen KI-Systeme clear sind? Unabhängig davon, ob Sie Ihr KI-gestütztes Produkt entwickeln oder vorgefertigte Lösungen nutzen, ist es aus einigen zwingenden Gründen wichtig, dass Sie verstehen, was in der Blackbox des Instruments passiert. Eine aussagekräftige Erklärung, wie die Lösung zu einer Entscheidung führt, schafft Vertrauen. Dies ist in der Tat einer der Hauptgründe, warum wir die Datenquelle offenlegen, die zum Trainieren unseres Produkts verwendet wird. Wenn Kunden verstehen, dass KI-Entscheidungen auf ihren einzigartigen Datensätzen basieren, neigen sie dazu, bestimmten Lösungen mehr Vertrauen zu schenken.
KI-basierte Modelle sind, genau wie Menschen, die sie entwickeln, anfällig für Voreingenommenheit. Wenn die zugrunde liegenden Algorithmen nicht verstanden werden, kann dies dazu führen, dass diese Vorurteile unbemerkt bleiben, die Gesundheit des Unternehmens gefährden, die Sicherheit der Kunden gefährden oder unethisches Verhalten fördern. Für ein Unternehmen kann dies katastrophale Folgen haben, die möglicherweise zu Verlusten in Millionenhöhe und, was am schlimmsten ist, zu schweren Reputationsschäden führen können. Der Umgang mit dem Vertrauensbruch der Kunden ist ein mühsamer Prozess, der sich oft über viele Jahre erstreckt.
In einigen stark regulierten Branchen wie der Pharma- und Biowissenschaftsbranche ist Modelltransparenz ein entscheidender Schritt für die Erlangung einer rechtlichen Genehmigung, bevor eine Lösung bereitgestellt werden kann. Durch die Gewährleistung transparenter KI-Systeme können Unternehmen eine Reihe von Compliance-Gesetzen und -Vorschriften einhalten, beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder das Algorithmic Accountability Act (AAA). Dies ermöglicht es ihnen nicht nur, das Risiko rechtlicher und finanzieller Konsequenzen im Zusammenhang mit voreingenommener KI zu minimieren, sondern zeigt auch das Engagement eines Unternehmens für die Einhaltung ethischer und sozial verantwortlicher Praktiken.
Hauptherausforderungen beim Verständnis der KI-Entscheidungsfindung
Der erste Schritt zu mehr KI-Transparenz besteht darin, die wichtigsten Hindernisse für das Verständnis von KI-Entscheidungen zu identifizieren. Lassen Sie uns ohne weitere Umschweife einige davon in Angriff nehmen.
Unerklärliche Algorithmen
Während einige Instruments relativ einfach zu interpretieren sind, wie etwa Planungsalgorithmen oder semantisches Denken, gibt es eine Reihe datengesteuerter KI-Technologien, bei denen die Erklärung eines Zusammenhangs zwischen Enter und Output deutlich schwieriger ist. Fortgeschrittene Modelle wie maschinelles Lernen (ML), werden oft als Black Packing containers mit Milliarden verschiedener Parameter beschrieben, was es nahezu unmöglich macht, genau zu bestimmen, wie eine bestimmte Eingabe zu einem bestimmten Ausgabeergebnis geführt hat.
Schlechte Sicht auf Trainingsdaten
KI-Instruments können Vorurteile aus den Daten erben, die zu ihrem Coaching verwendet wurden. Wenn die Trainingsdaten keine realen Daten darstellen, beeinträchtigt dies die Genauigkeit des KI-Modells. Vor diesem Hintergrund müssen Unternehmen die folgenden wichtigen Fragen stellen:
Was ist die Quelle der Trainingsdaten? Auf welche Funktionalitäten wurde das Modell trainiert? Mit welchen Methoden wurden die Daten berichtigt? Können wir auf diese Daten zugreifen?
Ohne klare Antworten auf diese Fragen haben Unternehmen nur begrenzten Einblick in die Prozesse des internen Modells und können sich nicht voll und ganz auf seine Sicherheit verlassen.
Mangelndes Verständnis der Datenauswahlmethoden
Bedeutet es, dass das Modell clear genug ist, um verwendet zu werden, wenn ein Unternehmen Zugriff auf den gesamten Datensatz erhält? Nicht immer. Selbst wenn Unternehmen Zugang zu Gigabytes oder Terabytes an Trainingsdaten erhalten, bedeutet dies nicht unbedingt, dass sie verstehen, welche Datenaspekte zur Erstellung eines bestimmten Modells verwendet wurden. Was wäre, wenn Datenwissenschaftler beschließen würden, Ansätze zur Datenerweiterung zu implementieren und Daten hinzuzufügen, die nicht im Trainingsdatensatz enthalten waren? Was wäre, wenn ML-Ingenieure bestimmte Daten oder Funktionen aus dem Datensatz auswählen würden? Um ein höheres Maß an Transparenz zu gewährleisten, ist es wichtig, die gleichen Auswahlmethoden auf die Trainingsdaten anwenden zu können, um zu verstehen, welche Daten ausgeschlossen und welche Daten einbezogen wurden.
Effektive Möglichkeiten zur Verbesserung der KI-Transparenz
Im Allgemeinen gibt es drei gängige Möglichkeiten, die Transparenz Ihrer KI-Lösung zu erhöhen: Sicherstellen der technischen Korrektheit des Modells, Überprüfen von Trainingsdaten auf Verzerrungen und Einsatz von Technologie zur Validierung von KI-Algorithmen.
Sicherstellung der technischen Korrektheit
Um sicherzustellen, dass das KI-Software technisch korrekt ist, müssen Unternehmen eine Reihe geeigneter Assessments durchführen und eine gründliche Dokumentation liefern, einschließlich einer detaillierten Beschreibung der Architektur und Leistungsmetriken. Die Softwareentwickler, die das System erstellt haben, sollten erklären können, wie sie das Downside angegangen sind, warum eine bestimmte Technologie ausgewählt wurde und welche Daten verwendet wurden. Teammitglieder müssen den Entwicklungsprozess bei Bedarf prüfen oder replizieren.
Der ATARC Arbeitsgruppe „KI-Ethik und verantwortungsvolle KI“. hat das Dokument vorgeschlagen, das es Modellentwicklern ermöglicht, ihre Algorithmen auf der Grundlage von fünf Transparenzfaktoren zu bewerten, wie z. B. Erklärbarkeit des Algorithmus, Reduzierung der Datensatzverzerrung, Methoden der Datenauswahl, Identifizierung von Datenquellen und Methode zur Modellversionierung. Ingenieure können für jeden dieser Faktoren Punkte vergeben. Wenn ein System beispielsweise die Observe 1 für die algorithmische Erklärbarkeit erhält, bedeutet dies, dass es sich bei dem Modell um eine Blackbox handelt, wohingegen eine Bewertung von 5 für die Transparenz der Trainingsdaten bedeutet, dass vollständiger Zugriff auf die Datensätze gegeben ist.
Dieser Ansatz ist nur eines der Beispiele möglicher Modelltransparenzbewertungen. Unabhängig davon, ob Sie diese spezielle Methode anwenden, ist es wichtig, diese Selbsteinschätzung in die Modellfreigabe aufzunehmen. Trotz offensichtlicher Vorteile, wie etwa der Verantwortung der Entwickler für ihre Entscheidungen beim Modelldesign, ist dieser Ansatz jedoch nicht von einigen Nachteilen verschont. Die Selbsteinschätzung kann zu Subjektivität und Variabilität im Überprüfungsprozess führen, da verschiedene Ingenieure Transparenzfaktoren möglicherweise unterschiedlich interpretieren.
Daten auf Verzerrungen prüfen
Achten Sie auf versteckte Verzerrungen in den Trainingsdaten, da diese sich direkt auf die Ausgabe des Methods auswirken können. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig zu prüfen, ob einige Gruppen unterrepräsentiert sind, und Sie müssen Korrekturmaßnahmen ergreifen, um Abhilfe zu schaffen. Angenommen, Ihre Content material-Expertise-Plattform wird mit historischen Daten gespeist, die hauptsächlich die Präferenzen junger männlicher Gesundheitsdienstleister umfassen. Infolgedessen kann es für das gegebene KI-Modell schwierig sein, Frauen oder älteren Berufstätigen relevante Inhalte zu empfehlen.
KI-Modelle können Verzerrungen in Trainingsdaten nicht erkennen. Deshalb müssen Sie sich darauf verlassen, dass Ihre Mitarbeiter den Kontext verstehen, in dem diese Daten gesammelt wurden. Daher kann die Minderung von Verzerrungen ein zeitaufwändiges Unterfangen sein, das eine kontinuierliche Prüfung erfordert.
Einsatz von Technologie zur Validierung des Modells
Fortschrittliche KI-Algorithmen müssen validiert werden, damit Unternehmen verstehen können, was in den Modellen passiert. Heutzutage gibt es eine Reihe von Instruments, die Unternehmen dabei helfen, einen genaueren Blick in die Blackbox der KI zu werfen und so Verzerrungen in Trainingsdaten zu erkennen und Kunden und Mitarbeitern die Entscheidungsfindung des Modells zu erklären. Der Hauptnachteil dieser Lösungen besteht jedoch darin, dass sie möglicherweise nicht universell auf alle KI-Modelle anwendbar sind.
Während jede dieser Methoden zur KI-Transparenz beiträgt, lohnt es sich, ihre Kombination für eine ganzheitlichere und umfassendere Lösung in Betracht zu ziehen. Durch die Kombination dieser Ansätze können Unternehmen Verbesserungspotenziale aufdecken, die sonst verborgen bleiben würden, wenn sie isoliert eingesetzt würden.
Auf dem Weg zu mehr Transparenz
Unternehmen können keiner Technologie oder Quelle Dritter vertrauen, ohne ein umfassendes Verständnis der Funktionsweise zu haben. Einer der Gründe, warum sie möglicherweise Angst vor KI-Modellen haben, liegt darin, dass sie unglaublich schwer zu erklären sein können. Wenn einem Unternehmen Informationen darüber fehlen, ob die Trainingsdaten ausreichend bereinigt oder auf Verzerrungen überprüft wurden, kann es davon ausgehen, dass auch die Ausgabe des Modells verzerrt sein könnte. Daher kommt natürlich auch die Frage der Verantwortlichkeit in der KI ins Spiel. Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, müssen die ethischen, rechtlichen und finanziellen Aspekte ihrer Geschäftstätigkeit im Auge behalten, um sicherzustellen, dass sie nicht nur das Potenzial der KI nutzen, sondern sich auch vor den möglichen Auswirkungen schützen.
