אימוץ בינה מלאכותית עבר מניסוי לפריסה כלל ארגונית. עם זאת, הגורם הקובע שיפריד בין מנצחים לנחשקים בשנת 2025 הוא לא המהירות – זה האמון.

בינה מלאכותית סוכנית, עם אופי אוטונומי וממוקד יעדים, יכולה לעצב מחדש תעשיות באופן קיצוני. אבל אוטונומיה ללא אחריות יוצרת סיכון. מנהלים חייבים לענות על: איך אנחנו מוודאים שמערכות אלו מדויקות, הוגנות, בטוחות ומתואמות לערכים שלנו?

כאן נכנסות לתמונה הממשל, הפחתת הטיות ומסגרות בינה מלאכותית אחראית. וכאן Uber AI Solutions עוזרת לארגונים להרחיב את הבינה המלאכותית של Agentic באופן אחראי.

מנהלים יודעים שמהירות ללא אמצעי הגנה מובילה לחשיפה. יש לתכנן מסגרות אמון מהיום הראשון.

ככל שהמערכות הופכות אוטונומיות יותר, הסיכונים גדלים:

• הגברת הטיה: נתוני הדרכה לא נבדקים יוצרים תוצאות מפלות.
• הזיות: לימודי תואר שני מניבים תוצאות סבירות אך לא מדויקות.
• נימוק אטום: ארגונים לא יכולים לפעול לפי מה שהם לא מבינים.
• אבטחה ופרטיות: נתונים רגישים חייבים להישאר מבודדים ולעמוד בדרישות.

ארגונים כבר נוקטים מסגרות איכות קפדניות כדי להבטיח אמון:

• הסכם בין מענים (IAA): קונצנזוס בין מספר מדרגים כדי לאמת את האיכות.
• הקאפה של כהן והקאפה של Fleiss: מדדים סטטיסטיים שמעריכים את אמינות ההערות בקרב מעריכים.
• מערכי נתונים מוזהבים: דוגמאות מעמיקות להתמחות.
• עמידה בהסכם SLA: דיוק וזמן אספקה המשולבים בחוזים תפעוליים.

מדדי איכות אלו יוצרים אותות אמון שניתנים לצפייה וחזרה, שארגונים יכולים לסמוך עליהם.

הטיה אינה רק פגם טכני; זהו סיכון מוניטין ורגולטורי.

אסטרטגיות הפחתה יעילות כוללות:

• שיתוף פעולה אדום ובדיקות יריבות: בדיקת מאמץ בינה מלאכותית כנגד הנחיות מוטות או מזיקות.
• תיוג קונצנזוס: שימוש במדרגים מגוונים על פני אזורים גיאוגרפיים, מגדרים ורקעים כדי להפחית את ההטיה המערכתית.
• לולאות משוב: ביקורות אנושיות משפרות ללא הרף את הוגנות המערכת.
• לוחות מחוונים להטיה: נראות בזמן אמת לגבי החלטות מודל והשפעות דמוגרפיות.

דוגמה לכך: מודלים של בטיחות פנימיים של Uber סימנו דפוסי דחייה מוטים בהרשמות של נהגים. על ידי תיוג מחדש של נתונים והכנסת הערכה מבוססת קונצנזוס, ההטיה פחתה וההגינות שבה.

בינה מלאכותית אחראית דורשת להפוך ערכים מופשטים לפרקטיקות קונקרטיות:

• הגינות: מקורות נתונים ומעריכים מגוונים.
• אחריות: מסלולי ביקורת, לוחות מחוונים לאפשרות הסבר, ניטור הסכם הסכם רמת התנאים.
• שקיפות: תיעוד שושלת המודלים, מוצא מערך הנתונים ומסלולי קבלת החלטות.
• בטיחות: בדיקות תחת תרחישים קיצוניים, הזרקת הטיה ושיתוף פעולה אדום.
• פרטיות: אישורי בידוד נתונים ועמידה בדרישות.

כשארגונים מיישמים את העקרונות האלו, הבינה המלאכותית של Agentic עוברת מאוטונומיה מסוכנת לאוטונומיה מהימנה.

Uber בילתה כמעט עשור באיזון בין אוטונומיה ואמון במסגרת הפעילות של עצמה: מאיתור הונאות בזמן אמת ועד מערכות תפיסת AV. עכשיו, Uber AI Solutions מביאה את ספר המשחק התפעולי הזה לארגונים.

כך אנחנו עוזרים:

• מעל 98% תקני איכות לעומת 95% בתעשייה.
• הופעה גלובלית + כוח עבודה מומחים: מעל 8.8 מיליון עובדים ברחבי העולם מספקים מאגרי הערכה מגוונים.
• פלטפורמת uLabel: תיוג מראש אוטומטי, מודל קונצנזוס, אימות נתונים מוזהבים.
• ארגון uTask: מבטיח מעקב אחר תהליכי עבודה, עם לוחות מחוונים לניטור בזמן אמת.
• הערכת uTest: שיתוף פעולה אדום, איסוף נתוני העדפות והשוואות זו לצד זו לצורך אימות בטיחות.

• יש לבדוק את שרשרת האספקה של בינה מלאכותית – לוודא שמערכי הנתונים, ההערות וצינורות ההערכה נבדקים הטיות.
• לאמץ מדדים חשובים – לא רק דיוק, אלא הסכמה בין מדרגים, עמידה ב-SLA ומדדי הגינות.
• להטביע פיקוח של HITL – דגמים של אנושיים בתוך הלולאה מבטיחים בטיחות במקומות החשובים ביותר.
• שיתוף פעולה עם ספקים אמינים – קנה המידה של בינה מלאכותית אחראית דורש ניסיון, חשיפה גלובלית ומומחיות בתחום.

בשנת 2025, ארגונים לא יכולים להרשות לעצמם להתייחס לאמון כאל מחשבה שלאחר מכן. זה חייב להיות הבסיס לאימוץ AI Agentic.

על ידי הטמעת הנהלים של משילות, הפחתת הטיות ושיטות בינה מלאכותית אחראית, מנהיגים יכולים להפעיל מערכות לא רק חזקות, אלא גם אתיות, הוגנות ובטוחות.

Uber AI Solutions עוזרת לארגונים להפעיל את האמון הזה בקנה מידה גלובלי, ומספקת אוטונומיה תוך אחריות. מאחר שבעידן הבינה המלאכותית של סוכנות, אמון הוא לא אופציונלי – זו הדרך היחידה קדימה.