Berikut prinsip untuk memastikan AI bertanggung jawab saat merancang, mengembangkan, atau mengelola sistem berbasis data.
- Augmentasi Manusia
AI harus dipertimbangkan dengan hati-hati, terutama dalam otomatisasi tugas penting, untuk menghindari dampak prediksi yang salah.
- Evaluasi Bias
Dokumentasikan dan kurangi bias dalam data, alih-alih hanya menanamkan etika dalam algoritme, untuk menghindari keputusan yang tidak adil.
- Operasi yang Dapat Direproduksi
Pengembang harus memastikan sistem dapat mendiagnosis masalah dan mengembalikan model ke versi sebelumnya dengan prosedur standar.
- Strategi
Organisasi harus mengembangkan strategi manajemen perubahan yang mencakup dukungan untuk pemangku kepentingan terkait.
- Akurasi Praktis
Pahami persyaratan bisnis untuk memastikan akurasi sistem dan keselarasan dengan aplikasi tertentu.
- Kepercayaan melalui Privasi
Kepercayaan dalam pengolahan kepentingan dibangun melalui transparansi dalam pengelolaan data dan privasi.
- Kesadaran Risiko Data
Risiko keamanan harus dikelola dengan proses yang baik dan pendidikan personel untuk menghindari pelanggaran yang diakibatkan oleh kesalahan manusia.
Adopsi AI harus diimbangi dengan prinsip etika untuk mencegah penggunaan data yang bias dan menjaga kepercayaan serta privasi pengguna.
Apakah Responsible AI Kompatibel dengan Bisnis?
Kecerdasan Buatan yang Bertanggung Jawab menggabungkan praktik terbaik dalam sistem AI untuk menciptakan teknologi yang transparan, akuntabel, dan etis, sesuai dengan harapan dan hukum masyarakat. Ini menjaga sistem bebas dari bias dan pencurian data, memberi pengguna layanan yang efektif dan aman. Namun, mengadopsi Responsible AI adalah tantangan bagi bisnis. Banyak organisasi belum memahami cara penerapannya secara efektif dan masih menganggapnya sebagai konsep yang belum matang. Kesulitan meyakinkan investor tentang manfaat teknologi ini membuat mereka merasa bahwa Responsible AI menghambat inovasi dengan membuang waktu untuk meyakinkan orang lain.
Apa Tantangan Adopsi AI yang Bertanggung Jawab?
Beberapa tantangan utama yang harus diatasi untuk adopsi AI yang berhasil meliputi:
- Kejelasan dan Transparansi: Kurangnya transparansi dalam sistem AI dapat mengurangi kepercayaan pengguna terhadap hasil yang dihasilkan.
- Keselamatan Pribadi dan Publik: Sistem otonom, seperti mobil tanpa pengemudi, menimbulkan risiko bagi keselamatan manusia. Bagaimana kita dapat menjamin keselamatan tersebut?
- Otomatisasi dan Kontrol Manusia: Jika AI menggantikan tugas manusia, akan ada risiko hilangnya pengetahuan dan keterampilan, serta sulitnya memverifikasi keandalan sistem. Bagaimana kita memastikan kontrol manusia tetap ada?
- Bias dan Diskriminasi: Sistem AI dapat terpengaruh oleh bias dalam data pelatihan, yang dapat mengarah pada diskriminasi. Bagaimana kita dapat mencegah hal ini?
- Akuntabilitas dan Regulasi: Dengan meningkatnya penggunaan AI, tanggung jawab atas penyalahgunaan sistem juga perlu ditentukan. Siapa yang akan bertanggung jawab?
- Keamanan dan Privasi: Penggunaan data besar untuk melatih AI dapat mengancam privasi individu. Bagaimana kita dapat memastikan data tersebut aman?
Bagaimana Bisnis Dapat Berhasil Menerapkan AI yang Bertanggung Jawab?
Untuk menerapkan AI secara efektif dan etis, bisnis perlu melakukan reformasi organisasi yang signifikan. Berikut langkah-langkah yang dapat diambil:
- Tetapkan AI yang Bertanggung Jawab: Para eksekutif harus mendefinisikan penggunaan AI yang tepat melalui kolaborasi dengan seluruh tingkat manajemen, menciptakan pedoman yang memprioritaskan nilai tambah dan pengurangan risiko.
- Kembangkan Keterampilan Organisasi: Membangun sistem AI yang andal memerlukan perencanaan, pelatihan, dan investasi besar. Mendirikan “Pusat Keunggulan AI” dapat membantu menguji inisiatif ini.
- Dorong Kolaborasi Antarfungsi: Melibatkan berbagai departemen dalam merumuskan rencana risiko akan mengurangi titik buta dan meningkatkan dukungan karyawan. Kerja sama lintas fungsi sangat penting untuk mengelola perilaku tak terduga dari sistem.
- Gunakan Metrik Kinerja yang Komprehensif: Alih-alih hanya menggunakan kinerja rata-rata, bisnis harus secara rutin memantau perilaku sistem berdasarkan standar etika AI.
- Tetapkan Batasan Tanggung Jawab: Menentukan garis pertanggungjawaban penting untuk transformasi berkelanjutan. Implementasi prosedur pemeriksaan dan penghargaan untuk karyawan yang melaporkan masalah dapat membantu memastikan akuntabilitas.
Masa Depan AI yang Bertanggung Jawab
Masyarakat semakin mencari cara untuk mengantisipasi risiko daripada hanya bereaksi. Dibutuhkan proses standar, komunikasi, dan transparansi untuk mencapai hal ini. Permintaan untuk Kecerdasan Buatan yang Bertanggung Jawab juga meningkat, karena kerangka ini mampu menangani berbagai solusi AI, seperti prediksi risiko kredit dan algoritma rekomendasi video. Hasil yang dihasilkan harus dapat dipahami oleh berbagai pemangku kepentingan, memungkinkan mereka untuk menggunakan informasi tersebut sesuai kebutuhan, misalnya, untuk membenarkan keputusan atau melaporkan kesalahan.