چرا مدیران محصول کلید موفقیت هوش مصنوعی اخلاقی را در دست دارند؟
نظرات بیان شده توسط مشارکت کنندگان کارآفرین مربوط به خود آنهاست.
هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر صنایع تنظیمشده مانند مراقبتهای بهداشتی، مالی و خدمات حقوقی است، اما پیمایش این تغییرات نیازمند تعادل دقیق بین نوآوری و انطباق است.
به عنوان مثال، در مراقبت های بهداشتی، ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی با بهبود نرخ تشخیص سرطان سینه تا 9.4 درصد در مقایسه با رادیولوژیست های انسانی، نتایج را افزایش می دهند، همانطور که در مطالعه منتشر شده در JAMA مشخص شده است. در همین حال، موسسات مالی مانند بانک مشترک المنافع استرالیا از هوش مصنوعی برای کاهش ضررهای ناشی از کلاهبرداری تا 50 درصد استفاده می کنند که نشان دهنده تأثیر مالی هوش مصنوعی است. بر اساس گزارش تامسون رویترز، حتی در زمینه حقوقی سنتی محافظهکار، هوش مصنوعی انقلابی در بررسی اسناد و پیشبینی موارد ایجاد میکند و تیمهای حقوقی را قادر میسازد تا سریعتر و کارآمدتر کار کنند.
با این حال، معرفی هوش مصنوعی در بخشهای تنظیمشده با چالشهای مهمی همراه است. برای مدیران محصول که توسعه هوش مصنوعی را رهبری میکنند، ریسکها زیاد است: موفقیت مستلزم تمرکز استراتژیک بر انطباق، مدیریت ریسک و نوآوری اخلاقی است.
مرتبط: ایجاد تعادل بین نوآوری هوش مصنوعی با نظارت اخلاقی
چرا انطباق غیرقابل مذاکره است
صنایع تحت نظارت در چارچوب های قانونی سختگیرانه ای عمل می کنند که برای محافظت از داده های مصرف کننده، تضمین انصاف و ارتقای شفافیت طراحی شده اند. شرکتها چه با قانون حملپذیری و مسئولیتپذیری بیمه سلامت (HIPAA) در مراقبتهای بهداشتی، مقررات عمومی حفاظت از دادهها (GDPR) در اروپا و یا نظارت کمیسیون بورس و اوراق بهادار (SEC) در امور مالی سر و کار داشته باشند، باید انطباق را با فرآیندهای توسعه محصول خود ادغام کنند. .
این به ویژه برای سیستم های هوش مصنوعی صادق است. مقرراتی مانند HIPAA و GDPR نه تنها نحوه جمعآوری و استفاده از دادهها را محدود میکند، بلکه نیاز به توضیح نیز دارد – به این معنی که سیستمهای هوش مصنوعی باید شفاف باشند و فرآیندهای تصمیمگیری آنها قابل درک باشد. این الزامات به ویژه در صنایعی که مدلهای هوش مصنوعی بر الگوریتمهای پیچیده تکیه میکنند چالشبرانگیز است. بهروزرسانیهای HIPAA، از جمله مقررات مربوط به هوش مصنوعی در مراقبتهای بهداشتی، اکنون ضربالاجلهای انطباق خاصی را تعیین میکند، مانند آنچه برای 23 دسامبر 2024 برنامهریزی شده است.
مقررات بین المللی لایه دیگری از پیچیدگی را اضافه می کند. قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا که در آگوست 2024 لازم الاجرا شد، برنامه های هوش مصنوعی را بر اساس سطوح خطر طبقه بندی می کند و الزامات سخت گیرانه تری را بر سیستم های پرخطر مانند موارد مورد استفاده در زیرساخت های حیاتی، مالی و مراقبت های بهداشتی تحمیل می کند. مدیران محصول باید یک چشم انداز جهانی اتخاذ کنند و از انطباق با قوانین محلی در عین پیش بینی تغییرات در چشم اندازهای نظارتی بین المللی اطمینان حاصل کنند.
معضل اخلاقی: شفافیت و تعصب
برای رونق هوش مصنوعی در بخش های تنظیم شده، نگرانی های اخلاقی نیز باید مورد توجه قرار گیرد. مدلهای هوش مصنوعی، بهویژه آنهایی که بر روی مجموعه دادههای بزرگ آموزش دیدهاند، در برابر سوگیری آسیبپذیر هستند. همانطور که انجمن وکلای آمریکا خاطرنشان می کند، سوگیری کنترل نشده می تواند منجر به نتایج تبعیض آمیز شود، مانند رد کردن وام به افراد جمعیتی خاص یا تشخیص اشتباه بیماران بر اساس الگوهای داده ناقص.
یکی دیگر از مسائل مهم توضیح پذیری است. سیستمهای هوش مصنوعی اغلب بهعنوان «جعبههای سیاه» عمل میکنند و نتایجی را تولید میکنند که تفسیر آنها دشوار است. در حالی که این ممکن است در صنایع کمتر تنظیم شده کافی باشد، در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و مالی غیرقابل قبول است، جایی که درک چگونگی تصمیم گیری ها بسیار مهم است. شفافیت فقط یک ملاحظات اخلاقی نیست – بلکه یک دستور قانونی نیز هست.
عدم رسیدگی به این مسائل می تواند منجر به عواقب شدید شود. به عنوان مثال، تحت GDPR، عدم رعایت می تواند منجر به جریمه تا 20 میلیون یورو یا 4 درصد از درآمد سالانه جهانی شود. شرکت هایی مانند اپل قبلاً برای سوگیری الگوریتمی مورد بررسی قرار گرفته اند. تحقیقات بلومبرگ نشان داد که فرآیند تصمیمگیری اعتباری اپل کارت بهطور ناعادلانه زنان را در معرض آسیب قرار میدهد و منجر به واکنشهای عمومی و تحقیقات نظارتی میشود.
مرتبط: هوش مصنوعی شیطانی نیست – اما کارآفرینان باید هنگام اجرای آن اخلاق را در ذهن داشته باشند
چگونه مدیران محصول می توانند مسئولیت را رهبری کنند
در این محیط پیچیده، مدیران محصول به طور منحصربهفردی در موقعیتی قرار میگیرند که مطمئن شوند سیستمهای هوش مصنوعی نه تنها نوآورانه هستند، بلکه سازگار و اخلاقی هستند. در اینجا نحوه رسیدن به این هدف آورده شده است:
1. رعایت را از روز اول در اولویت قرار دهید
در اوایل چرخه عمر محصول، تیم های حقوقی، انطباق و مدیریت ریسک را درگیر کنید. همکاری با کارشناسان نظارتی تضمین می کند که توسعه هوش مصنوعی از همان ابتدا با قوانین محلی و بین المللی مطابقت دارد. مدیران محصول همچنین میتوانند با سازمانهایی مانند موسسه ملی استاندارد و فناوری (NIST) همکاری کنند تا چارچوبهایی را اتخاذ کنند که انطباق را بدون خفه کردن نوآوری در اولویت قرار میدهند.
2. طراحی برای شفافیت
ایجاد توضیح در سیستم های هوش مصنوعی باید غیرقابل مذاکره باشد. تکنیک هایی مانند طراحی الگوریتمی ساده، توضیحات مدل-اگنوستیک و ابزارهای گزارش دهی کاربرپسند می توانند خروجی های هوش مصنوعی را قابل تفسیرتر کنند. در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی، این ویژگی ها می توانند به طور مستقیم اعتماد و نرخ پذیرش را بهبود بخشند.
3. خطرات را پیش بینی و کاهش دهید
از ابزارهای مدیریت ریسک برای شناسایی فعالانه آسیبپذیریها استفاده کنید، خواه این آسیبپذیریها ناشی از دادههای آموزشی مغرضانه، آزمایشهای ناکافی یا شکافهای انطباق باشند. ممیزی های منظم و بررسی های مداوم عملکرد می تواند به تشخیص زودهنگام مسائل کمک کند و خطر مجازات های نظارتی را به حداقل برساند.
4. تقویت همکاری متقابل
توسعه هوش مصنوعی در صنایع تحت نظارت مستلزم ورود سهامداران مختلف است. تیمهای متقابل، از جمله مهندسان، مشاوران حقوقی و کمیتههای نظارت اخلاقی، میتوانند تخصص مورد نیاز برای رسیدگی به چالشها را به طور جامع فراهم کنند.
5. از روندهای نظارتی جلوتر باشید
با تکامل قوانین جهانی، مدیران محصول باید مطلع باشند. اشتراک در بهروزرسانیهای نهادهای نظارتی، شرکت در کنفرانسهای صنعتی و تقویت روابط با سیاستگذاران میتواند به تیمها کمک کند تا تغییرات را پیشبینی کرده و بر اساس آن آماده شوند.
درس هایی از میدان
داستانهای موفقیتآمیز و داستانهای هشداردهنده به طور یکسان بر اهمیت ادغام انطباق با توسعه هوش مصنوعی تأکید میکنند. در JPMorgan Chase، استقرار پلتفرم Contract Intelligence (COIN) مبتنی بر هوش مصنوعی نشان میدهد که چگونه استراتژیهای انطباق اول میتوانند نتایج قابل توجهی ارائه دهند. همانطور که در گزارش Business Insider شرح داده شده است، شرکت با مشارکت تیم های حقوقی در هر مرحله و ایجاد سیستم های هوش مصنوعی قابل توضیح، کارایی عملیاتی را بدون به خطر انداختن انطباق بهبود بخشید.
در مقابل، بحث Apple Card خطرات نادیده گرفتن ملاحظات اخلاقی را نشان می دهد. همانطور که توسط بلومبرگ گزارش شده است، واکنش های منفی علیه الگوریتم های مغرضانه جنسیتی نه تنها به اعتبار اپل آسیب زد، بلکه مورد بررسی نظارتی قرار گرفت.
این موارد نقش دوگانه مدیران محصول را نشان میدهد – هدایت نوآوری در حالی که از انطباق و اعتماد محافظت میکند.
موارد مرتبط: از بلایای هوش مصنوعی اجتناب کنید و اعتماد کسب کنید – 8 استراتژی برای هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
جاده پیش رو
همانطور که چشم انداز نظارتی برای هوش مصنوعی همچنان در حال تکامل است، مدیران محصول باید آماده سازگاری باشند. تحولات قانونی اخیر، مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و به روز رسانی های HIPAA، پیچیدگی رو به رشد الزامات انطباق را برجسته می کند. اما با استراتژیهای مناسب – تعامل اولیه با ذینفعان، طراحی متمرکز بر شفافیت و مدیریت ریسک فعال – راهحلهای هوش مصنوعی میتوانند حتی در محیطهای کاملاً تنظیمشده نیز پیشرفت کنند.
پتانسیل هوش مصنوعی در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و خدمات حقوقی بسیار زیاد است. با ایجاد تعادل بین نوآوری و انطباق، مدیران محصول می توانند اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی نه تنها اهداف فنی و تجاری را برآورده می کند، بلکه استانداردی را برای توسعه اخلاقی و مسئولانه تعیین می کند. با انجام این کار، آنها نه تنها محصولات بهتری خلق می کنند، بلکه آینده صنایع تحت نظارت را شکل می دهند.
https://www.entrepreneur.com/science-technology/why-product-managers-hold-the-key-to-ethical-ai-success/483813