AI yang Bertanggung Jawab – Mengatasi Tantangan Adopsi Dengan Prinsip dan Strategi Panduan

Di era yang didominasi oleh adopsi solusi AI secara luas, sangatlah penting untuk memprioritaskan proses pengembangan yang bertanggung jawab sambil tetap mematuhi prinsip-prinsip keselamatan dan etika. Seiring dengan semakin berkembangnya kemampuan sistem AI dan penerapannya di berbagai bidang industri, memastikan bahwa pembuatannya sejalan dengan langkah-langkah keselamatan yang ketat harus menjadi salah satu prioritas utama organisasi.

Jadi, bagaimana cara memastikan sistem berbasis AI mereka etis dan tidak menimbulkan konsekuensi yang tidak diinginkan? Jawaban sederhana terhadap teka-teki ini adalah kepatuhan terhadap prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab.

AI yang Bertanggung Jawab (RAI) mengacu pada kerangka komprehensif dalam kecerdasan buatan, yang mengutamakan pertimbangan etis dan kesejahteraan masyarakat. Ini menampilkan pengembangan dan penerapan sistem AI yang bertanggung jawab yang dirancang agar selaras dengan prinsip-prinsip dasar.

Prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab memungkinkan organisasi untuk fokus pada transparansi, memungkinkan pengguna dan pemangku kepentingan untuk memahami cara kerja sistem AI. Transparansi ini membuka jalan bagi peningkatan kepercayaan dan akuntabilitas, memungkinkan individu memahami bagaimana keputusan AI dibuat. RAI juga secara aktif menangani bias dalam algoritme AI dengan mengelola data secara cerdas dan menerapkan langkah-langkah keadilan untuk memastikan bahwa hasilnya tidak memihak dan tidak memihak.

Blog ini akan membantu Anda memahami lima prinsip AI yang bertanggung jawab dan bagaimana mematuhinya dapat membuat sistem AI Anda adil dan adil bagi pengguna. Selain melihat manfaat penerapan AI yang bertanggung jawab bagi bisnis, kami juga akan membantu Anda memahami berbagai tantangan yang dapat diatasi dengan menerapkan pendekatan yang disederhanakan.

Perlunya Mengadopsi Strategi AI yang Bertanggung Jawab: Mengurangi Risiko AI

Pada bulan Maret 2016, Microsoft meluncurkan chatbot AI bernama Tay di Twitter. Tujuan Tay adalah belajar dari interaksinya dengan pengguna. Sayangnya, beberapa orang mulai memposting konten yang menyinggung ke bot, sehingga Tay merespons dengan bahasa yang menyinggung. Dalam beberapa jam, Tay berubah menjadi bot yang mempromosikan ujaran kebencian dan diskriminasi. Microsoft dengan cepat membuat Tay offline dan meminta maaf atas tweet bot yang tidak pantas tersebut. Insiden ini adalah contoh nyata bagaimana AI bisa salah, dan banyak kasus serupa telah terjadi sejak saat itu.

AI memiliki potensi yang sangat besar untuk memberikan manfaat bagi masyarakat, namun seperti yang dikatakan oleh Paman Ben, “dengan kekuatan yang besar, terdapat pula tanggung jawab yang besar.”

Saat Anda menggunakan AI untuk keputusan bisnis penting yang melibatkan data sensitif, penting untuk mengetahui:

• Apa yang dilakukan AI dan mengapa?
• Apakah ia membuat pilihan yang akurat dan adil?
• Apakah itu menghormati privasi orang lain?
• Bisakah Anda mengontrol dan mengawasi teknologi canggih ini?

Organisasi di seluruh dunia menyadari pentingnya strategi AI yang Bertanggung Jawab, namun mereka berada pada titik yang berbeda dalam perjalanan mereka untuk menerapkannya. Menerapkan prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab (RAI) adalah strategi paling efektif untuk memitigasi risiko yang terkait dengan AI.

Oleh karena itu, inilah saatnya menilai praktik Anda saat ini dan memastikan data digunakan secara bertanggung jawab dan etis. Penerapan RAI secara dini tidak hanya akan mengurangi risiko yang terkait dengan praktik ini tetapi juga akan menempatkan organisasi di depan para pesaing, memberikan mereka keunggulan kompetitif yang mungkin sulit untuk dilampaui di masa depan.

Menurut Survei Sloan MIT, 52% perusahaan mengambil langkah menuju praktik AI yang bertanggung jawab. Namun, lebih dari 79% dari perusahaan-perusahaan ini mengakui bahwa upaya mereka terbatas dalam hal skala dan cakupan. Laporan ini menyoroti semakin pentingnya bagi dunia usaha untuk mengatasi tantangan dan memprioritaskan AI yang Bertanggung Jawab (RAI) seiring dengan semakin meningkatnya peran AI dalam perusahaan. Untuk membentuk masa depan yang didukung AI yang berkelanjutan dan bertanggung jawab, membangun kerangka etika yang kuat bukan hanya sebuah pilihan tetapi juga penting.

Saat ini, menurut laporan MarketsandMarkets, pasar tata kelola AI bernilai $50 juta pada tahun 2020 dan diperkirakan akan mencapai $1.016 juta pada tahun 2026, dengan CAGR sebesar 65,5%. Meningkatnya pangsa pasar dapat dikaitkan dengan meningkatnya pertumbuhan transparansi dalam sistem AI, kepatuhan terhadap kepatuhan terhadap peraturan, dan meningkatnya kebutuhan akan kepercayaan terhadap solusi berbasis AI.

Apa Prinsip AI yang Bertanggung Jawab?

Memahami prinsip-prinsip inti AI yang Bertanggung Jawab sangat penting bagi organisasi yang ingin menavigasi lanskap AI yang kompleks secara etis. Mari kita lihat berbagai prinsip secara rinci di bawah ini:

1. Keadilan

Keadilan dalam AI adalah prinsip dasar yang mengatasi bias dalam sistem AI. Bias dapat terjadi selama pembuatan algoritme atau karena data pelatihan yang disalahartikan. Ilmuwan data menggunakan teknik seperti analisis data untuk mendeteksi dan memperbaiki bias, memastikan bahwa sistem AI membuat keputusan yang tidak memihak dan mendorong hasil yang setara.

2. Transparansi

Transparansi dalam AI melibatkan pendokumentasian dan penjelasan langkah-langkah yang diambil dalam pengembangan dan penerapannya, sehingga dapat dimengerti oleh para pemangku kepentingan. Teknik seperti pembelajaran mesin yang dapat diinterpretasikan mengungkap logika di balik keputusan AI, sementara pengawasan manusia memastikan keselarasan etika dan justifikasi.

3. Akuntabilitas

Akuntabilitas terkait erat dengan transparansi dan mencakup pembentukan mekanisme untuk memastikan pengembang dan pengguna AI bertanggung jawab atas hasil dan dampak sistem AI. Hal ini melibatkan penerapan pedoman etika, penggunaan alat pemantauan, dan audit yang dilakukan. Langkah-langkah ini memastikan sistem AI memberikan hasil yang diinginkan, mencegah bahaya yang tidak diinginkan, dan menjaga kepercayaan.

4. Privasi

Privasi sangat penting untuk menjaga informasi pribadi individu. Ekosistem AI melibatkan perolehan persetujuan untuk pengumpulan data, hanya mengumpulkan data yang diperlukan, dan menggunakannya semata-mata untuk tujuan yang dimaksudkan. Teknik menjaga privasi seperti privasi diferensial dan teknik kriptografi digunakan untuk melindungi data pribadi selama pengembangan dan produksi model AI.

5. Keamanan

Pengembang harus memprioritaskan keselamatan dalam AI yang bertanggung jawab, termasuk kesejahteraan fisik dan non-fisik. Untuk mencapai hal ini, pertimbangan keselamatan harus diintegrasikan ke dalam setiap tahap pengembangan sistem AI. Dalam tahap desain, melibatkan beragam pemangku kepentingan untuk mengidentifikasi dan memahami potensi risiko sangatlah penting. Penilaian risiko, pengujian dalam berbagai kondisi, pengawasan manusia, serta pemantauan dan peningkatan berkelanjutan selama produksi sangat penting untuk mencegah bahaya dan menjaga keandalan sistem AI.

Setelah melihat berbagai prinsip AI yang Bertanggung Jawab, mari kita melangkah maju dan memahami tantangan yang terkait dengan penerapan solusi ini.

Apa Tantangan dalam Mengadopsi Solusi AI yang Bertanggung Jawab?

Mengadopsi AI yang Bertanggung Jawab adalah perjalanan yang menjanjikan dan memberikan manfaat besar bagi dunia usaha, namun tantangan kritisnya memerlukan pertimbangan yang cermat dan solusi proaktif. Mari kita lihat secara detail di bawah ini:

Penjelasan dan Transparansi

Sistem AI harus mampu menjelaskan bagaimana dan mengapa mereka memberikan hasil yang spesifik untuk menjaga kepercayaan. Kurangnya transparansi dapat mengurangi kepercayaan terhadap sistem ini.

Keamanan Pribadi dan Publik

Sistem otonom seperti mobil dan robot yang dapat mengemudi sendiri dapat menimbulkan risiko terhadap keselamatan manusia. Memastikan kesejahteraan manusia dalam konteks seperti ini sangatlah penting.

Otomatisasi dan Kontrol Manusia

Meskipun AI dapat meningkatkan produktivitas, AI dapat mengurangi keterlibatan dan keahlian manusia. Mencapai keseimbangan untuk memastikan kontrol dan pengawasan manusia merupakan sebuah tantangan.

Bias dan Diskriminasi

Meskipun sistem AI dirancang untuk bersifat netral, sistem tersebut masih dapat mewarisi bias dari data pelatihan, yang berpotensi menyebabkan diskriminasi yang tidak diinginkan. Mencegah bias seperti ini sangatlah penting.

Akuntabilitas dan Regulasi

Dengan bertumbuhnya kehadiran AI secara keseluruhan, pertanyaan mengenai tanggung jawab dan tanggung jawab mungkin timbul. Menentukan siapa yang bertanggung jawab atas penggunaan dan penyalahgunaan sistem AI adalah hal yang rumit.

Keamanan dan Privasi

AI memerlukan akses data yang luas yang selanjutnya dapat meningkatkan kekhawatiran tentang privasi data dan pelanggaran keamanan. Menjaga data yang digunakan untuk pelatihan AI sangat penting untuk melindungi privasi individu secara keseluruhan.

Kini, bermitra dengan perusahaan pengembangan aplikasi AI terkemuka (seperti Appinventiv) yang mematuhi prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab selama proses pengembangan dapat membantu bisnis dalam memitigasi tantangan dan risiko terkait secara efektif.

Manfaat AI yang Bertanggung Jawab untuk Bisnis

Penerapan prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab akan membuka jalan bagi berbagai keuntungan signifikan bagi dunia usaha dan masyarakat. Mari kita jelajahi secara detail di bawah ini:

Meminimalkan Bias dalam Model AI

Dengan mematuhi prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab, bisnis dapat secara efektif mengurangi bias dalam model AI mereka dan data dasar yang digunakan untuk melatih mereka. Pengurangan bias ini memastikan bahwa sistem AI memberikan hasil yang lebih akurat dan adil, yang benar secara etis dan mengurangi risiko perubahan data seiring waktu. Selain itu, meminimalkan bias membantu organisasi menghindari potensi kerugian bagi pengguna yang mungkin timbul dari hasil model AI yang bias, sehingga meningkatkan reputasi mereka dan mengurangi tanggung jawab.

Peningkatan Transparansi dan Kepercayaan

Praktik AI yang bertanggung jawab meningkatkan kejelasan dan transparansi model AI. Hal ini membantu memperkuat kepercayaan antara bisnis dan klien mereka. Selain itu, AI menjadi lebih mudah diakses dan dipahami oleh khalayak yang lebih luas, memberikan manfaat bagi organisasi dan pengguna akhir dengan memungkinkan penerapan yang lebih luas dan meningkatkan pemanfaatan teknologi AI secara efektif.

Menciptakan Peluang

Mematuhi prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab memberdayakan pengembang dan pengguna untuk melakukan percakapan terbuka tentang sistem AI. Ini adalah salah satu manfaat AI bertanggung jawab yang paling banyak dicari dalam bisnis. Hal ini menciptakan ruang di mana masyarakat dapat menyuarakan pertanyaan dan kekhawatiran mereka mengenai teknologi AI, sehingga memungkinkan dunia usaha untuk mengatasi permasalahan ini secara proaktif. Pendekatan kolaboratif terhadap pengembangan AI ini menghasilkan terciptanya solusi AI yang bermoral dan bertanggung jawab secara sosial, sehingga dapat meningkatkan reputasi dan daya saing perusahaan.

Mengutamakan Privasi dan Keamanan Data

Solusi AI yang bertanggung jawab memungkinkan bisnis untuk fokus secara signifikan dalam melindungi privasi dan keamanan data. Artinya, data pribadi atau sensitif ditangani dengan hati-hati, menjaga hak individu dan mencegah pelanggaran data. Ketika bisnis mengikuti prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab, mereka mengurangi kemungkinan penyalahgunaan data, pelanggaran peraturan, dan merusak reputasi mereka. Ini adalah cara cerdas untuk menjaga keamanan data dan menjaga kepercayaan pelanggan.

Manajemen Risiko yang Efektif

Praktik AI yang bertanggung jawab menetapkan aturan etika dan hukum yang jelas untuk sistem AI, sehingga membantu menurunkan kemungkinan terjadinya dampak buruk. Pengurangan risiko ini bermanfaat bagi banyak pihak, seperti dunia usaha, karyawan, dan masyarakat. Organisasi dapat menghindari tuntutan hukum yang mahal dan merusak reputasi mereka ketika menangani kemungkinan masalah etika dan hukum.

Contoh Keberhasilan Penerapan AI yang Bertanggung Jawab

Berikut adalah beberapa contoh nyata organisasi yang memprioritaskan praktik AI yang etis dan tidak memihak:

Alat Perekrutan AI yang Dapat Dipercaya dari IBM

Sebuah perusahaan besar Amerika berkolaborasi dengan IBM untuk mengotomatiskan proses perekrutan dan memprioritaskan keadilan dalam proses perekrutan berbasis AI. Tujuan mereka adalah memfasilitasi keberagaman dan inklusi sekaligus menjaga integritas model pembelajaran mesin mereka. Dengan memanfaatkan IBM Watson Studio, sebuah alat pemantauan dan manajemen AI, mereka berhasil mengidentifikasi dan mengatasi bias perekrutan sekaligus memperoleh wawasan berharga mengenai pengambilan keputusan AI.

Kerangka Kerja AI yang Bertanggung Jawab di State Farm

State Farm, sebuah perusahaan asuransi terkemuka di AS, memasukkan AI ke dalam proses penanganan klaimnya dan menerapkan strategi AI yang bertanggung jawab. Mereka menciptakan sistem tata kelola untuk menetapkan akuntabilitas AI, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat. Model AI Model Penilaian Kendaraan Dinamis (DVAM) State Farm secara efektif memprediksi kerugian total dan memberikan transparansi pada pemrosesan klaim asuransi.

Tim dan Daftar Periksa AI yang Bertanggung Jawab di Grup H&M

H&M Group, pengecer fesyen global, telah mengintegrasikan AI ke dalam operasinya untuk mendorong keberlanjutan, mengoptimalkan rantai pasokan, dan meningkatkan pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi. Perusahaan membentuk Tim AI yang Bertanggung Jawab khusus pada tahun 2018 untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Tim ini mengembangkan daftar periksa praktis yang mengidentifikasi dan memitigasi potensi bahaya terkait AI dan dengan sepenuh hati mematuhi prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab.

Keadilan Google dalam Pembelajaran Mesin

Google juga secara aktif berupaya memasukkan langkah-langkah keadilan dalam AI dan pembelajaran mesin. Mereka telah mengembangkan alat dan sumber daya untuk membantu pengembang mengidentifikasi dan mengurangi bias dalam model pembelajaran mesin mereka.

GPT-3 OpenAI

OpenAI, perusahaan di balik GPT-3, juga menjadi pemimpin utama dalam mengambil pendekatan yang bertanggung jawab terhadap penerapan AI. Mereka telah menerapkan mekanisme penyesuaian untuk menghindari hasil yang merugikan dan bias yang semakin membuktikan komitmen mereka terhadap etika AI, bahkan dalam model NLP tingkat lanjut.

Masa Depan AI yang Bertanggung Jawab dengan Appinventiv

Masa depan AI yang Bertanggung Jawab adalah sebuah perjalanan yang berkelanjutan, dengan organisasi-organisasi pada berbagai tahap pengembangan etika terkait teknologi dan penggunaan data. Ini adalah bidang dinamis yang berfokus pada penetapan pedoman standar untuk beragam industri. Untuk menerapkan prinsip-prinsip AI yang Bertanggung Jawab pada bisnis Anda, bermitra dengan Appinventiv adalah pilihan terbaik yang dapat diambil oleh sebuah bisnis. Kami dapat membantu Anda menciptakan solusi AI yang etis, tidak memihak, dan akurat yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda.

Sebagai perusahaan pengembangan AI yang berdedikasi, pengembang kami memiliki keahlian bertahun-tahun dalam mengembangkan solusi AI, dengan mengutamakan etika dan tanggung jawab. Dengan rekam jejak proyek AI yang sukses di berbagai domain industri, kami memahami pentingnya menyelaraskan solusi AI dengan nilai-nilai inti dan prinsip etika yang diperlukan. Kami dapat membantu Anda menerapkan langkah-langkah keadilan untuk memastikan bahwa solusi bisnis berbasis AI Anda mengambil keputusan yang tidak memihak.

Kami baru-baru ini mengembangkan YouComm, sebuah aplikasi perawatan kesehatan berbasis AI yang menghubungkan pasien dengan perawat rumah sakit melalui gerakan tangan dan perintah suara. Solusi ini kini diterapkan di 5+ jaringan rumah sakit di seluruh AS.

Hubungi pakar AI kami untuk membangun solusi AI yang memberikan hasil akurat dan mematuhi standar etika.

FAQ

T. Apa saja Contoh AI yang Bertanggung Jawab?

A. Berikut adalah beberapa contoh AI yang Bertanggung Jawab di berbagai domain industri:

• Algoritma yang Adil: Sistem AI dirancang agar adil, mengurangi bias keputusan.
• AI yang Dapat Dijelaskan (XAI): Membuat keputusan AI dapat dimengerti.
• Mitigasi Bias: Terus memantau dan mengurangi bias dalam AI.
• Komite Etika AI: Membentuk dewan peninjau internal untuk AI yang etis.
• AI yang Menjaga Privasi: Melindungi data sensitif saat menggunakannya untuk AI.
• Laporan Transparansi: Berbagi cara kerja sistem AI dan pengambilan keputusan.
• Pendidikan AI yang Bertanggung Jawab: Melatih para profesional AI tentang etika dan tanggung jawab.

T. Apa saja kasus penggunaan AI yang Bertanggung Jawab dan berhasil?

A. Berikut adalah beberapa kasus penggunaan AI yang Bertanggung Jawab yang berhasil:

• Diagnostik Layanan Kesehatan: Digunakan untuk meningkatkan hasil medis dengan keadilan dan privasi pasien.
• Layanan Keuangan: Mampu menghilangkan risiko yang terkait dengan penipuan dan malware. Solusi berbasis AI yang bertanggung jawab dapat lebih melindungi data pelanggan dan memastikan pemberian pinjaman yang adil.
• Perekrutan: Membantu mengurangi bias sekaligus membuka jalan bagi penerapan keberagaman dan kesetaraan peluang di antara pengguna.
• Kendaraan Otonom: Membantu dalam memprioritaskan keselamatan dan mematuhi standar etika.

T. Apakah AI yang Bertanggung Jawab merupakan sebuah proses yang berkelanjutan, atau dapatkah bisnis menerapkannya sekali saja dan melupakannya?

A. AI yang bertanggung jawab adalah proses berkelanjutan yang memerlukan pemantauan terus-menerus, pembaruan, dan adaptasi terhadap perubahan standar dan peraturan etika. Oleh karena itu, sangat disarankan untuk bermitra dengan perusahaan pengembangan AI khusus yang dapat membantu Anda melintasi perairan dengan hati-hati.