Uporaba umetne inteligence se je iz eksperimentiranja preusmerila na uvajanje v celotnem podjetju. Vendar pa odločilni dejavnik, ki bo leta 2025 ločil zmagovalce od zaostajajočih, ni hitrost, ampak zaupanje.

Agentska umetna inteligenca je s svojo avtonomno naravo, usmerjeno k ciljem, sposobna korenito preoblikovati industrije. Toda avtonomija brez odgovornosti ustvarja tveganje. Vodstveni delavci morajo odgovoriti: Kako lahko zagotovimo, da so ti sistemi natančni, pošteni, varni in usklajeni z našimi vrednotami?

Tukaj pridejo v poštev okviri za upravljanje, zmanjševanje pristranskosti in odgovorno umetno inteligenco. In to je tisto, kjer Uber AI Solutions podjetjem pomaga pri odgovornem razvoju posredniške umetne inteligence.

Vodstvo vedo, da hitrost brez zaščitnih ukrepov vodi do izpostavljenosti. Okvirji zaupanja morajo biti zasnovani že od prvega dne.

Ko sistemi postajajo vse bolj avtonomni, se tveganja množijo:

• Ojačenje pristranskosti: Nepreverjeni podatki o usposabljanju ustvarjajo diskriminatorne rezultate.
• halucinacije: Programi LLM ustvarjajo verjetne, vendar netočne rezultate.
• Nepregledno razmišljanje: Podjetja ne morejo ukrepati glede na to, česar ne razumejo.
• Varnost in zasebnost: Občutljivi podatki morajo ostati izolirani in skladni.

Podjetja že uvajajo stroge okvire kakovosti, da bi zagotovili zaupanje:

• Sporazum med annotatorji (IAA): Soglasje več ocenjevalcev za potrditev kakovosti.
• Cohenova Kappa in Fleissova Kappa: Statistični ukrepi, ki ocenjujejo zanesljivost opomb med ocenjevalci.
• Golden podatkovni nizi: Izbrani primeri pristne resnice za primerjalno preizkušanje.
• Spoštovanje SLA: Točnost in čas obdelave sta zapisana v operativnih pogodbah.

Te meritve kakovosti ustvarjajo opazne in ponovljive signale zaupanja, na katere se lahko podjetja zanesejo.

Pristranskost ni le tehnična napaka; gre za tveganje za ugled in regulativno tveganje.

Učinkovite strategije za ublažitev vključujejo:

• Povezava med rdečim in nasprotno preizkušanje: Umetna inteligenca s testiranjem stresa proti pristranskim ali škodljivim pozivom.
• Označevanje s soglasjem: Uporaba različnih ocenjevalcev na različnih območjih, spolih in ozadjih za zmanjšanje sistemske pristranskosti.
• Zanke za povratne informacije: Revizije, ki temeljijo na človeku v osi, nenehno izboljšujejo pravičnost sistema.
• Nadzorne plošče za pristranskost: Vpogled v odločitve modela in demografske vplive v realnem času.

Primer: Uberjevi interni varnostni modeli so pri registracijah voznikov označili pristranske vzorce zavrnitve. S ponovnim označevanjem podatkov in uvedbo ocenjevanja na podlagi soglasja smo zmanjšali pristranskost in ponovno vzpostavili pravičnost.

Odgovorna umetna inteligenca zahteva, da abstraktne vrednote spremenimo v konkretne prakse:

• pravičnost: Raznolični viri podatkov in ocenjevalci.
• Odgovornost: Revizijske sledi, nadzorne plošče za razlago, spremljanje SLA.
• Preglednost: Dokumentirana modelna linija, izvor podatkovnih naborov in poti odločanja.
• varnost: Testiranje v ekstremnih scenarijih, injekcija pristranskosti in povezovanje z rednimi ekipami.
• Zasebnost: Varna izolacija podatkov in potrdila o skladnosti.

Ko podjetja ta načela operacionalizirajo, zastopniška umetna inteligenca preide s tvegane avtonomije na avtonomijo zaupanja.

Uber skoraj desetletje prizadeva vzpostaviti ravnotežje med avtonomijo in zaupanjem v svojih dejavnostih: od odkrivanja goljufij v realnem času do sistemov za zaznavanje AV. Uberjeve rešitve umetne inteligence zdaj prinašajo ta operativni priročnik v podjetja.

Kako vam pomagamo:

• Več kot 98 % standardov kakovosti v primerjavi s 95 % v industriji.
• Globalni nastop + strokovna delovna sila: Več kot 8,8 milijona prejemnikov po vsem svetu zagotavlja raznolika združenja ocen.
• Platforma uLabel: Samodejno predhodno označevanje, soglasno modeliranje, potrjevanje zlatega podatkovnega niza.
• Orkestriranje uTask: Zagotavlja sledljivost med poteki dela z nadzornimi ploščami za spremljanje v realnem času.
• Ocena uTest: Združevanje podjetij, zbiranje podatkov o preferencah in vzporedne primerjave za potrjevanje varnosti.

• Preglejte svojo dobavno verigo z umetno inteligenco – zagotovite, da se podatkovni nizi, opombe in kanali za ocenjevanje pristransko preverjajo.
• Sprejmite meritve, ki so pomembne – ne le glede točnosti, ampak tudi meritve soglasja med ocenjevalci, upoštevanja SLA in poštenosti.
• Vključite nadzor HITL — modeli človek v zanki zagotavljajo varnost tam, kjer je to najpomembnejše.
• Sodelujte z zaupanja vrednimi ponudniki — za razvoj odgovorne umetne inteligence so potrebne izkušnje, globalni doseg in strokovno znanje iz domene.

Podjetja si leta 2025 ne morejo privoščiti, da bi zaupanje obravnavali kot pozabljeno. To mora biti temelj posredniške posvojitve umetne inteligence.

Z vpeljavo upravljanja, ublažitve pristranskosti in odgovornih praks umetne inteligence lahko vodje uvedejo sisteme, ki niso le zmogljivi, ampak tudi etični, pošteni in varni.

Uberjeve rešitve umetne inteligence pomagajo podjetjem, da to zaupanje operacionalizirajo v svetovnem merilu, ter jim zagotovijo avtonomijo in odgovornost. Ker v času posredniške umetne inteligence zaupanje ni obvezno – to je edina pot naprej.