Неможливо вести розмову про майбутнє бізнесу без згадки про штучний інтелект. Ця технологія стрімко розвивається: з простих чатботів і генераторів зображень вона перетворюється на агентний ШІ — системи, які самостійно виконують низку завдань без точних вказівок. Хоча ніхто не знає, як усе це розгортатиметься, лідери вже враховують реальність масштабних змін у своїх організаціях. Це захоплюючий, але й дуже напружений час.
Ризики, пов’язані зі штучним інтелектом, постійно зростають і формують те, що називають «етичним кошмаром». Це поєднання проблем: галюцинації ШІ, фейкові відео, загроза втрати робочих місць, порушення інтелектуальної власності, дискримінація, вторгнення у приватність, непрозорість роботи алгоритмів і багато іншого. Перед лідерами стоїть завдання чітко визначити ці загрози, створити внутрішні механізми для їх уникнення та навчити працівників відповідально працювати з технологіями. Винагорода за цей виклик — безпечне та масштабне впровадження революційних технологій.
Агентний ШІ робить це завдання ще більш нагальним. Він приносить нові складні ризики, які, якщо їх не контролювати, можуть спричинити катастрофічні наслідки для бізнесу й репутації. Автор, який допомагає великим компаніям впроваджувати програми етичного ризик-менеджменту, зазначає, що найчастіше організації роблять помилки, намагаючись впоратися з цим, і що для успіху потрібні фундаментальні зміни, а не просто доповнення до існуючих оцінок ризиків.
Спочатку системи для керування ризиками ШІ створювалися для простих і вузьких завдань — наприклад, перевірка резюме для найму чи розрахунок кредитного ризику. У таких випадках було зрозуміло, де й як саме працює ШІ, його роботу можна було пояснити, а людину — залучити до перевірки результатів.
Але з появою генеративного ШІ (наприклад, чат-ботів або моделей, які самі створюють тексти чи зображення) ситуація змінилася. Ці системи почали використовувати у тисячах різних ситуацій, які складно передбачити. Вони можуть помилятися, вигадувати факти або неправильно відповідати. Тому співробітників потрібно навчати перевіряти інформацію і правильно ставити запитання.
У генеративному ШІ результат залежить від того, як саме користувач ставить запитання або формулює завдання. Через це важливо, щоби люди розуміли, які дані вводити безпечно, а які — ні, і не передавали нічого конфіденційного в зовнішні системи.
Контроль за ризиками ускладнюється ще й тому, що компанії часто не створюють ШІ з нуля, а беруть готові моделі й адаптують їх під себе. Але кожна така адаптація потребує додаткової перевірки — і тут складно зрозуміти, хто саме, коли і що має перевіряти.
Ситуація ще більше ускладнюється, коли ШІ-системи починають взаємодіяти між собою. Наприклад, одна модель обробляє текст, інша — відео, третя — приймає рішення щодо платежів, і все це працює разом, ще й може виходити за межі компанії. У такій складній мережі перевірити кожен етап вже майже неможливо. Людина просто не встигає відслідковувати все в режимі реального часу.
Тому організаціям потрібно створювати системи автоматичного моніторингу й чітко знати, як швидко втрутитися, якщо щось іде не так. Важливо мати змогу зупинити саме ту частину системи, яка створює проблему, а не вимикати все одразу.
Найголовніше — це навчання персоналу. Недостатньо раз на рік подивитися відеоінструкцію. Працівники мають знати, як правильно використовувати ШІ у своїй роботі, помічати помилки й розуміти, що з цим робити. Найуспішніші компанії починають навчати людей ще до запуску нових технологій, а не тоді, коли вже щось зламалося.
ШІ стає складнішим і швидшим. Компанії або починають готуватися до можливих проблем уже зараз, або потім платитимуть за помилки — грошима, довірою клієнтів і репутацією.
Успішні компанії сприймають це як серйозну зміну — не просто впровадження нової технології, а перебудова всього підходу до безпеки, навчання й прийняття рішень. І хоча це непросто, це краще, ніж постійно ризикувати або бігти навмання без чіткого плану.
Авторка: Дар’я Бровченко
Немає коментарів:
Дописати коментар
Примітка: лише член цього блогу може опублікувати коментар.