Sztuczna inteligencja przeszła z eksperymentów na wdrożenia w całym przedsiębiorstwie. Jednak najważniejszym czynnikiem, który w 2025 r. będzie wyróżniać zwycięzców od maruderów, nie jest szybkość, lecz zaufanie.

Agentowa sztuczna inteligencja ze swoim autonomicznym, ukierunkowanym na cele charakterem może radykalnie zmienić oblicze branż. Jednak autonomia bez odpowiedzialności tworzy ryzyko. Kierownicy muszą odpowiedzieć na te pytania: W jaki sposób zapewniamy, że te systemy są dokładne, sprawiedliwe, bezpieczne i zgodne z naszymi wartościami?

Tutaj w grę wchodzą zasady ładu korporacyjnego, łagodzenia uprzedzeń i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji. Właśnie w tym obszarze Uber AI Solutions pomaga przedsiębiorstwom w odpowiedzialny sposób rozwijać sztuczną inteligencję Agentic.

Przełożeni wiedzą, że szybkość bez zabezpieczeń prowadzi do ujawnienia się. Struktury zaufania muszą być projektowane od samego początku.

W miarę jak systemy stają się coraz bardziej autonomiczne, zwiększa się ryzyko:

• Wzmocnienie błędu systematycznego: Niesprawdzone dane treningowe dają zróżnicowane wyniki.
• Halucynacje: Programy LLM generują wiarygodne, ale niedokładne wyniki.
• Niejasne rozumowanie: Przedsiębiorstwa nie mogą podejmować działań w odpowiedzi na to, czego nie rozumieją.
• Bezpieczeństwo i prywatność: Dane wrażliwe muszą pozostać izolowane i zgodne z przepisami.

Przedsiębiorstwa wdrażają już rygorystyczne zasady dotyczące jakości, aby wzbudzić zaufanie:

• Umowa między komentatorami (IAA): Konsensus między wieloma oceniającymi w celu weryfikacji jakości.
• Kappa Cohena i Kappa Fleiss: Miary statystyczne służące do oceny wiarygodności adnotacji przez oceniających.
• Złote zbiory danych: Wyselekcjonowane podstawowe prawdy na potrzeby analizy porównawczej.
• Przestrzeganie umowy SLA: Dokładność i czas realizacji zawarte w umowach operacyjnych.

Te wskaźniki jakości stanowią obserwowalne, powtarzalne sygnały zaufania, na których przedsiębiorstwa mogą polegać.

Stronniczość to nie tylko wada techniczna; to ryzyko związane z reputacją i ryzykiem regulacyjnym.

Skuteczne strategie łagodzenia ryzyka obejmują:

• Łączenie czerwonych drużyn i testy kontrowersyjne: Testowanie warunków skrajnych przez sztuczną inteligencję pod kątem nieobiektywnych lub szkodliwych podpowiedzi.
• Etykietowanie zgodne z zasadami: Korzystanie z usług różnych osób oceniających z różnych krajów, ze względu na płeć i pochodzenie w celu ograniczenia uprzedzeń systemowych.
• Pętle sprzężenia zwrotnego: Kontrole typu „człowiek w obiegu” nieustannie poprawiają uczciwość systemu.
• Pulpity dotyczące uprzedzeń: Podgląd w czasie rzeczywistym decyzji dotyczących modeli i ich wpływu demograficznego.

Przykład: Wewnętrzne modele bezpieczeństwa firmy Uber wskazały nieobiektywne wzorce odrzuceń podczas rejestracji kierowców. Dzięki ponownemu oznaczeniu danych i wprowadzeniu oceny opartej na konsensusie ograniczono stronniczość i przywrócono uczciwość.

Odpowiedzialna sztuczna inteligencja wymaga przekształcenia abstrakcyjnych wartości w konkretne praktyki:

• Uczciwość: Różnorodne źródła danych i osoby oceniające.
• Odpowiedzialność: Ścieżki audytu, pulpity wyjaśniające, monitorowanie SLA.
• Przejrzystość: Udokumentowane pochodzenie modeli, pochodzenie zbioru danych i ścieżki podejmowania decyzji.
• Bezpieczeństwo: Testowanie w ekstremalnych sytuacjach, uprzedzenia i współpraca z kierowcą.
• Prywatność: Bezpieczna izolacja danych i certyfikaty zgodności.

Gdy przedsiębiorstwa stosują te zasady, sztuczna inteligencja Agentic przechodzi z ryzykownej autonomii na niezależność zaufaną.

Firma Uber od prawie dekady stara się równoważyć niezależność i zaufanie w ramach własnych działań: od wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym po systemy percepcji AV. Teraz Uber AI Solutions udostępnia ten poradnik operacyjny dla przedsiębiorstw.

Pomagamy w ten sposób:

• Ponad 98% standardów jakości vs. branża 95%.
• Globalni pracownicy + eksperci: Ponad 8,8 mln osób osiągających przychody na całym świecie oferuje różne programy próbne.
• Platforma uLabel: Zautomatyzowane wstępne oznakowanie, modelowanie konsensusu, weryfikacja złotego zbioru danych.
• uOrkiestrowanie zadań: Zapewnia identyfikowalność w różnych przepływach pracy dzięki pulpitom monitorowania w czasie rzeczywistym.
• Ocena testu uTest: Łączenie zespołów pracowników, gromadzenie danych dotyczących preferencji i bezpośrednie porównania w celu weryfikacji bezpieczeństwa.

• Kontroluj łańcuch dostaw AI – upewnij się, że zestawy danych, adnotacje i procesy ewaluacyjne są sprawdzane.
• Zastosuj wskaźniki, które mają znaczenie – nie tylko dokładność, ale także zgodność między osobami oceniającymi, przestrzeganie umowy SLA i wskaźniki dotyczące uczciwości.
• Zastosuj mechanizm nadzoru HITL – modele z kontrolą „człowieka w pętli” zapewniają bezpieczeństwo tam, gdzie jest to najważniejsze.
• Współpracuj z zaufanymi dostawcami – rozwój odpowiedzialnej sztucznej inteligencji wymaga doświadczenia, globalnego zasięgu i wiedzy w tej dziedzinie.

W 2025 r. przedsiębiorstwa nie mogą sobie pozwolić na traktowanie zaufania jako namysłu. Musi to być podstawą wdrożenia sztucznej inteligencji Agentic.

Dzięki wdrażaniu zasad ładu korporacyjnego, łagodzenia uprzedzeń i praktyk odpowiedzialnej sztucznej inteligencji liderzy mogą wdrażać systemy, które są nie tylko skuteczne, ale także etyczne, sprawiedliwe i bezpieczne.

Uber AI Solutions pomaga przedsiębiorstwom operować tym zaufaniem na skalę globalną, zapewniając niezależność i odpowiedzialność. W dobie sztucznej inteligencji opartej na agentach zaufanie nie jest opcjonalne – to jedyna droga naprzód.