Con i progressi dell’IA generativa, è ora di affrontare l’IA responsabile

Con gli avanzamenti dell'IA generativa, è ora di abbracciare l'IA responsabile

Nel 2022, le aziende avevano in media 3,8 modelli di intelligenza artificiale in produzione. Oggi, sette su dieci aziende stanno sperimentando l’IA generativa, il che significa che il numero di modelli di intelligenza artificiale in produzione aumenterà rapidamente nei prossimi anni. Di conseguenza, le discussioni dell’industria sull’IA responsabile hanno assunto una maggiore urgenza.

La buona notizia è che più della metà delle organizzazioni promuove già l’etica dell’IA. Tuttavia, solo circa il 20% ha implementato programmi completi con quadri, governance e sistemi di controllo per supervisionare lo sviluppo dei modelli di intelligenza artificiale e individuare e mitigare proattivamente i rischi. Dato l’andamento rapido dello sviluppo dell’IA, i leader dovrebbero agire ora per implementare quadri e processi maturi. Le regolamentazioni in tutto il mondo sono in arrivo e già una su due organizzazioni ha subito un fallimento nell’IA responsabile.

Sfide nell’implementazione dell’IA responsabile

L’IA responsabile coinvolge fino a 20 diverse funzioni aziendali, aumentando la complessità dei processi e delle decisioni. I team responsabili dell’IA devono collaborare con i principali interessati, tra cui la dirigenza, i proprietari dell’azienda, i team di dati, IA e IT e i partner per:

• Creare soluzioni di IA che siano eque e prive di pregiudizi: I team e i partner possono utilizzare diverse tecniche, come l’analisi esplorativa dei dati, per individuare e mitigare potenziali pregiudizi prima di sviluppare soluzioni, in modo che i modelli siano costruiti tenendo conto dell’equità fin dall’inizio. I team e i partner possono anche esaminare i dati utilizzati nella pre-elaborazione, progettazione degli algoritmi e post-elaborazione per garantire che siano rappresentativi ed equilibrati. Inoltre, possono utilizzare tecniche di equità di gruppo e individuale per garantire che gli algoritmi trattino in modo equo gruppi e individui diversi. E gli approcci di equità contrefattuali modellano i risultati se determinati fattori vengono modificati, aiutando a individuare e affrontare i pregiudizi.
• Promuovere la trasparenza e la comprensibilità dell’IA: La trasparenza dell’IA significa che è facile comprendere come i modelli di intelligenza artificiale lavorano e prendono decisioni. La comprensibilità significa che queste decisioni possono essere facilmente comunicate agli altri in termini non tecnici. Utilizzare un linguaggio comune, tenere regolari discussioni con gli interessati e creare una cultura della consapevolezza e dell’apprendimento continuo dell’IA possono contribuire a raggiungere questi obiettivi.
• Garantire la privacy e la sicurezza dei dati: I modelli di IA utilizzano enormi quantità di dati. Le aziende sfruttano dati di prima e terza parte per alimentare i modelli. Utilizzano anche tecniche di apprendimento che tutelano la privacy, come la creazione di dati sintetici per superare i problemi di scarsità dei dati. I leader e i team desidereranno rivedere ed evolvere le procedure di privacy e sicurezza dei dati per garantire che i dati confidenziali e sensibili siano ancora protetti quando vengono utilizzati in nuovi modi. Ad esempio, i dati sintetici dovrebbero emulare le caratteristiche chiave dei clienti, ma non essere rintracciabili alle persone fisiche.
• Implementare una governance: La governance varierà in base alla maturità dell’IA aziendale. Tuttavia, le aziende dovrebbero stabilire principi e politiche di IA fin dall’inizio. Man mano che aumenta l’uso dei modelli di IA, possono nominare responsabili dell’IA, implementare quadri, creare meccanismi di responsabilità e reportistica e sviluppare cicli di feedback e programmi di miglioramento continuo.

Fondamentali per un programma di IA responsabile

Quindi, cosa differenzia le aziende leader nell’IA responsabile dalle altre? Loro:

• RLHF Apprendimento per rinforzo dal feedback umano
• Perché LLaVa-1.5 è una grande vittoria per l’IA open-source
• Migliorare il ragionamento nei grandi modelli di linguaggio Scopri il framework delle ipotesi alle teorie (HtT) per un apprendimento basato su regole accurato e trasferibile

• Sviluppano una visione e obiettivi per l’IA: I leader comunicano la loro visione e obiettivi per l’IA e come questa beneficia l’azienda, i clienti e la società.
• Stabiliscono aspettative: I leader senior stabiliscono le giuste aspettative con i team per costruire soluzioni di IA responsabili fin dall’inizio anziché cercare di adattare le soluzioni una volta completate.
• Implementano quadri e processi: I partner forniscono quadri di IA responsabili con processi transparenti e linee guida. Ad esempio, la privacy dei dati, l’equità e i controlli di pregiudizio dovrebbero essere integrati nella preparazione iniziale dei dati, nello sviluppo del modello e nel monitoraggio continuo.
• Acquisiscono competenze di dominio, settore e IA: I team desiderano accelerare l’innovazione delle soluzioni di IA per aumentare la competitività aziendale. Possono rivolgersi a partner per competenze di dominio e settore pertinenti, come strategie e esecuzioni di dati e IA, insieme all’analisi dei clienti, alla tecnologia di marketing, alla catena di approvvigionamento e ad altre capacità. I partner possono inoltre fornire competenze complete di IA, tra cui ingegneria, sviluppo, operazioni e ingegneria di piattaforme di modelli di lingua estesa (LLM), sfruttando quadri e processi di IA responsabili per progettare, sviluppare, operazionalizzare e produrre soluzioni.
• Beneficiano di acceleratori: I partner offrono accesso a un ecosistema di IA, che riduce il tempo di sviluppo per progetti pilota di IA tradizionale e generativa responsabile fino al 50%. Le aziende ottengono soluzioni verticali che aumentano la loro competitività sul mercato.
• Garantiscono l’adozione e la responsabilità del team: Le squadre dell’azienda e dei partner vengono formate sulle nuove politiche e processi. Inoltre, le aziende verificano che le squadre rispettino le politiche chiave.
• Utilizzano le metriche corrette per quantificare i risultati: I leader e le squadre utilizzano benchmark e altre metriche per dimostrare come l’IA responsabile contribuisce al valore aziendale per mantenere alto l’interesse degli stakeholder.
• Monitorano i sistemi di IA: I partner forniscono servizi di monitoraggio del modello, risolvendo i problemi in modo proattivo e garantendo risultati affidabili.

Progetto per un’Intelligenza Artificiale Responsabile Ora

Se la tua azienda sta accelerando l’innovazione nell’ambito dell’IA, probabilmente hai bisogno di un programma di IA responsabile. Agisci in modo proattivo per ridurre i rischi, migliorare i programmi e i processi e dimostrare responsabilità verso gli stakeholder.

Un partner può fornire le competenze, i modelli di lavoro, gli strumenti e le collaborazioni necessarie per sbloccare il valore aziendale con un’IA responsabile. Implementa modelli che siano equi e privi di pregiudizi, applica controlli e aumenta la conformità con i requisiti aziendali, preparandoti anche alle future normative.