Usvajanje AI pomaknulo se s eksperimentiranja na implementaciju u cijeloj tvrtki. Ipak, odlučujući čimbenik koji će odvojiti pobjednike od onih koji zaostaju u 2025. nije brzina, već povjerenje.

Agentska AI, svojom autonomnom prirodom vođenom ciljevima, ima moć radikalno preoblikovati industrije. Ali autonomija bez odgovornosti stvara rizik. Rukovoditelji moraju odgovoriti: Kako možemo osigurati da su ti sustavi točni, pravedni, sigurni i usklađeni s našim vrijednostima?

Ovdje u obzir dolaze okviri upravljanja, ublažavanja predrasuda i odgovorne umjetne inteligencije. Upravo na tom području Uberova AI rješenja pomaže tvrtkama u odgovornom razvoju agentske AI.

Rukovoditelji znaju da brzina bez zaštitnih mjera dovodi do izloženosti. Okviri povjerenja moraju se osmišljavati od prvog dana.

Kako sustavi postaju autonomniji, rizici se sve više povećavaju:

• Pojačanje pristranosti: Neprovjereni podaci o osposobljavanju stvaraju diskriminirajuće ishode.
• Halucinacije: LLM-ovi daju uvjerljive, ali netočne rezultate.
• Neprozirno obrazloženje: Poduzeća ne mogu djelovati prema onome što ne razumiju.
• Sigurnost i privatnost: Osjetljivi podaci moraju biti izolirani i usklađeni.

Poduzeća već uvode rigorozne okvire za kvalitetu kako bi osigurala povjerenje:

• Ugovor između stručnjaka (IAA): Konsenzus više ocjenjivača za potvrdu kvalitete.
• Cohenova kappa i Fleissova kappa: Statističke mjere kojima se procjenjuje pouzdanost napomena među ocjenjivačima.
• Zlatni skupovi podataka: Odabrani praktični primjeri za usporedbu.
• Pridržavanje SLA-a: Točnost i vrijeme obrade utkani u operativne ugovore.

Ti pokazatelji kvalitete stvaraju vidljive, ponovljive signale povjerenja o kojima se poduzeća mogu osloniti.

Pristranost nije samo tehnički nedostatak; to je reputacijski i regulatorni rizik.

Učinkovite strategije ublažavanja uključuju:

• Red-teaming i suparničko testiranje: AI za testiranje otpornosti na pristrane ili štetne upute.
• Označavanje konsenzusa: Upotreba različitih ocjenjivača na različitim geografskim područjima, spolovima i porijeklu za smanjenje sustavne pristranosti.
• Petlje za povratne informacije: Revizije koje uključuju osobe u petlji neprekidno poboljšavaju pravednost sustava.
• Nadzorne ploče za pristranost: Uvid u odluke modela i demografske utjecaje u stvarnom vremenu.

Primjer: Uberovi interni sigurnosni modeli označili su pristrane obrasce odbijanja tijekom registracija vozača. Ponovnim označavanjem podataka i uvođenjem evaluacije temeljene na konsenzusu smanjena je pristranost i ponovno je uspostavljena pravednost.

Odgovorna umjetna inteligencija zahtijeva pretvaranje apstraktnih vrijednosti u konkretne prakse:

• Pravednost: Različiti izvori podataka i evaluatori.
• Odgovornost: Revizijske evidencije, nadzorne ploče za objašnjenje, praćenje SLA-a.
• Transparentnost: Dokumentirano porijeklo modela, porijeklo skupova podataka i putovi donošenja odluka.
• Sigurnost: Testiranje u ekstremnim scenarijima, injekcija pristranosti i udruživanje u timu.
• Privatnost: Sigurnosna izoliranost podataka i certifikati o usklađenosti.

Kada poduzeća operacionaliziraju ta načela, agentska AI prelazi s rizične autonomije na autonomiju od povjerenja.

Uber je proveo gotovo desetljeće balansirajući između autonomije i povjerenja u vlastitim operacijama: od otkrivanja prijevara u stvarnom vremenu do sustava za AV percepciju. Uberova rješenja umjetne inteligencije sada donose ovaj operativni priručnik poduzećima.

Evo kako ti možemo pomoći:

• Više od 98 % standarda kvalitete u odnosu na industriju od 95 %.
• Globalna svirka + stručna radna snaga: Više od 8,8 milijuna osoba koje zarađuju na globalnoj razini nude različite skupine za evaluaciju.
• uLabel sustav: Automatizirano prethodno označavanje, modeliranje konsenzusa, zlatna provjera valjanosti skupa podataka.
• Orkestracija uTask: Osigurava sljedivost u svim tijekovima rada pomoću nadzornih ploča za praćenje u stvarnom vremenu.
• UTest evaluacija: Povezivanje, prikupljanje podataka o preferencijama i usporedne usporedbe za provjeru sigurnosti.

• Provjeri svoj lanac opskrbe umjetnom inteligencijom i provjeri jesu li skupovi podataka, napomene i postupci evaluacije pristrani.
• Usvojite mjerne podatke koji su važni – ne samo točnost, već i mjerne podatke o dogovoru među ocjenjivačima, pridržavanju SLA-a i mjerilima pravednosti.
• Ugradi nadzor HITL-a — modeli s ljudima u petlji jamče sigurnost tamo gdje je ona najvažnija.
• Udružite se s pouzdanim pružateljima usluga – za skaliranje odgovorne umjetne inteligencije potrebno je iskustvo, globalni doseg i stručnost u domeni.

U 2025. si poduzeća ne mogu priuštiti tretiranje povjerenja kao naknadnu misao. To mora biti temelj usvajanja agentske AI.

Ugrađivanjem praksi upravljanja, ublažavanja pristranosti i odgovorne umjetne inteligencije vođe mogu implementirati sustave koji su ne samo snažni nego i etični, pravedni i sigurni.

Uberova rješenja umjetne inteligencije pomažu tvrtkama da operacionaliziraju to povjerenje na globalnoj razini, pružajući autonomiju s odgovornošću. Budući da u eri agentske umjetne inteligencije povjerenje nije obvezno – ono je jedini način da se napreduje.