AI 채택은 모든 산업의 AI 기반 도구 및 응용 프로그램을 수용함에 따라 사이버 범죄자들이 이미 자신의 이익을 위해 이러한 도구를 목표로 삼고 이용할 수있는 방법을 찾고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 잠재적 인 사이버 공격으로부터 AI를 보호하는 것이 중요하지만, AI 위험 문제는 보안을 넘어서고 있습니다. 전세계에서 정부는 AI가 개발 및 사용되는 방식을 규제하기 시작했으며 기업은 AI를 부적절한 방식으로 사용하는 경우 상당한 평판 손상을 입을 수 있습니다. 오늘날의 비즈니스는 윤리적이고 책임감있는 방식으로 AI를 사용하는 것이 단순히 옳은 일이 아니라 신뢰를 구축하고 규정 준수를 유지하며 제품의 품질을 향상시키는 것이 중요하다는 것을 발견했습니다.
AI를 둘러싼 규제 현실
빠르게 진화하는 규제 환경은 AI 기반 솔루션을 제공하는 공급 업체에게 심각한 관심사가되어야합니다. 예를 들어, 나는 행동이있다2024 년에 통과 된 것은 AI 규제에 대한 위험 기반 접근 방식을 채택하고 사회적 점수, 조작 행동 및 기타 잠재적으로 비 윤리적 인 활동과 같은 관행에 참여하는 시스템을 “용납 할 수없는”시스템으로 간주합니다. 이러한 시스템은 완전히 금지되지만 다른 “고위험”AI 시스템은 위험 평가, 데이터 품질 및 투명성을 둘러싼 엄격한 의무가 적용됩니다. 비준수에 대한 처벌은 심각합니다. 용납 할 수없는 방식으로 AI를 사용하는 회사는 연간 회전율의 최대 3,500 만 유로 또는 7%까지 벌금을 부과 할 수 있습니다.
EU AI Act는 법안의 한 부분 일 뿐이지 만 특정 윤리적 임계 값을 충족시키지 못하는 가파른 비용을 분명히 보여줍니다. 캘리포니아, 뉴욕, 콜로라도 등과 같은 주정부와 같은 주 그들 자신의 AI 지침대부분은 투명성, 데이터 개인 정보 및 편견 예방과 같은 요소에 중점을 둡니다. 그리고 유엔은 정부가 즐기는 집행 메커니즘이 부족하지만 193 명의 유엔 회원이 만장일치로 확인되었습니다 2024 년 결의안에서“인권과 기본 자유는 인공 지능 시스템의 수명주기 동안 존중, 보호 및 홍보되어야한다”. 전 세계적으로 인권과 윤리적 고려 사항은 AI와 관련하여 점점 더욱 마음에 들고 있습니다.
AI 윤리 가난한 불명예의 미치는 영향
준수 문제는 매우 현실적이지만 이야기는 끝나지 않습니다. 사실 윤리적 행동 우선 순위는 AI 솔루션의 품질을 근본적으로 향상시킬 수 있다는 것입니다. AI 시스템에 고유 한 편견이 있다면 윤리적 인 이유가 좋지 않지만 제품이 작동하지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 특정 얼굴 인식 기술이 비판을 받았습니다. 식별 실패 어두운 피부 얼굴뿐만 아니라 밝은 피부 얼굴. 얼굴 인식 솔루션이 피험자의 상당 부분을 식별하지 못하는 경우 심각한 윤리적 문제를 제시하지만 기술 자체가 예상 혜택을 제공하지 않으며 고객이 행복하지 않을 것임을 의미합니다. 편견을 다루는 것은 윤리적 문제를 완화하고 제품 자체의 품질을 향상시킵니다.
편견, 차별 및 공정성에 대한 우려는 규제 기관과 함께 온수로 공급 업체를 착륙시킬 수 있지만 고객의 신뢰도를 침식합니다. AI 사용 방법과 함께 일할 공급자와 관련하여 특정 “빨간색 선”을 갖는 것이 좋습니다. 정보, 대량 감시, 사회적 채점, 압제 정부 또는 일반적인 책임 부족과 관련된 AI 제공 업체는 고객과 함께 파트너와 협력 할 사람을 고려할 때 고객을 불안하게 만들 수 있으며 AI 기반 솔루션을 제공하는 공급 업체는이를 염두에 두어야합니다. 투명성은 거의 항상 더 좋습니다. AI가 어떻게 사용되고 있는지 또는 파트너가 무언가를 숨기고있는 것처럼 보이는지 공개하는 것을 거부하는 사람들은 일반적으로 시장에서 긍정적 인 감정을 키우지 않습니다.
윤리적 적기를 식별하고 완화
고객은 점점 비 윤리적 인 AI 행동의 징후를 찾는 법을 배우고 있습니다. AI 기능을 과도하게 홍보하지만 UNREREXPLAIN에 대한 공급 업체는 솔루션이 실제로 수행 할 수있는 일에 대해 진실하지 않을 수 있습니다. 과도한 데이터 스크래핑 또는 AI 모델 교육을 거부 할 수없는 것과 같은 불량한 데이터 관행도 적기를 높일 수 있습니다. 오늘날 제품 및 서비스에 AI를 사용하는 공급 업체는 책임을위한 메커니즘을 갖춘 명확하고 공개적으로 이용 가능한 거버넌스 프레임 워크를 가져야합니다. 강요된 중재를 의무화하는 사람들은 또는 더 나쁜 것은 전혀 의지를 제공하지 않을 것입니다. 좋은 파트너는 아닐 것입니다. AI 모델에서 편견을 평가하고 해결할 수있는 메트릭을 제공하지 못하거나 제공 할 수없는 공급 업체도 마찬가지입니다. 오늘날의 고객은 블랙 박스 솔루션을 신뢰하지 않습니다. 그들은 AI가 어떻게 의존하는 솔루션에 AI가 어떻게 배치되는지 알고 싶어합니다.
제품에 AI를 사용하는 공급 업체의 경우 윤리적 고려 사항이 가장 중요하다는 것을 고객에게 전달하는 것이 중요합니다. 자체 AI 모델을 훈련시키는 사람들은 강력한 편견 예방 프로세스가 필요하며 외부 AI 공급 업체에 의존하는 사람들은 파트너에게 공정한 행동으로 명성을 얻는 우선 순위를 정해야합니다. 또한 고객에게 선택 사항을 제공하는 것이 중요합니다. 많은 사람들이 여전히 데이터를 AI 솔루션에 신뢰하고 AI 기능에 “옵트 아웃”을 제공하는 것이 여전히 불편하고 있습니다. 교육 데이터의 출처에 대해 투명하게하는 것이 중요합니다. 다시 말하지만, 이것은 윤리적이지만 좋은 사업입니다. 고객이 자신이 사용하는 솔루션이 저작권 데이터에 대해 교육을 받았다는 사실을 알게되면 규제 또는 법적 조치를 취합니다. 공급 업체는 모든 것을 공개적으로 배치함으로써 고객과의 신뢰를 구축하고 부정적인 결과를 피할 수 있도록 도울 수 있습니다.
윤리 우선 순위를 정하는 것은 현명한 비즈니스 결정입니다
신뢰는 항상 모든 비즈니스 관계에서 중요한 부분이었습니다. AI는이를 변경하지 않았지만 공급 업체가 해결해야 할 새로운 고려 사항을 도입했습니다. 윤리적 관심사가 비즈니스 리더에게는 항상 최상위적인 것이 아니라 AI에 관해서는 비 윤리적 행동이 평판 손상과 잠재적 규제 및 규정 준수 위반을 포함하여 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 더 나쁜 것은, 바이어스 완화와 같은 윤리적 고려 사항에 대한 관심이 부족하면 공급 업체의 제품 및 서비스의 품질에 적극적으로 해를 끼칠 수 있습니다. AI 채택이 계속 가속화함에 따라 공급 업체는 윤리적 행동의 우선 순위를 정하는 것이 옳은 일이 아니라 좋은 사업이라는 것을 점차 인식하고 있습니다.
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