Be AI hype ciklo: pasitikėjimas ir AI ateitis

Pateikė Niuansas

Kalbant apie AI, pažadų netrūksta. Vieni sako, kad tai išspręs visas problemas, o kiti įspėja, kad tai sukels mums žinomo pasaulio pabaigą. Abi pozicijos reguliariai vaidina Holivudo siužetą, pavyzdžiui Westworld, anglis juoda, Mažumos ataskaita, Ji, ir Buvusi mašina . Šios istorijos yra įtikinamos, nes jos reikalauja, kad mes, AI technologijos kūrėjai ir vartotojai, nuspręstume, ar pasitikime AI sistema, ar, tiksliau, pasitikime tuo, ką sistema daro su jai suteikta informacija.

Šį turinį sukūrė „Nuance“. Ją parašė ne „MIT Technology Review“ redakcija.

Joe Petro yra „Nuance“ techninis vadovas.

Šios istorijos taip pat yra svarbi pamoka tiems iš mūsų, kurie savo dienas leidžia kurti ir kurti AI programas: pasitikėjimas yra esminis veiksnys, lemiantis AI programos sėkmę. Kas nori bendrauti su sistema, kuria nepasitiki?

Juodoji dėžė ir nežinomybės supratimas

Net ir kaip besikurianti technologija AI yra neįtikėtinai sudėtingas ir galingas, todėl greitai ir efektyviai atlieka skaičiavimus ir aptinka modelius didžiuliuose duomenų rinkiniuose. Tačiau ši galia, kartu su juodosios dėžės AI suvokimu ir jos potraukiu vartotojų duomenims, įveda daug kintamųjų, nežinomų dalykų ir galimų nenumatytų pasekmių. Praktiniuose AI taikymuose paslėptas faktas, kad pasitikėjimas gali turėti didelį poveikį vartotojo suvokimui apie sistemą, taip pat susijusioms įmonėms, pardavėjams ir prekių ženklams, kurie šias programas pateikia rinkai.

Dėl pažangos, tokios kaip visur esantis debesis ir kraštinė skaičiavimo galia, dirbtinis intelektas tampa pajėgesnis ir efektyvesnis, o programų kūrimas ir diegimas tampa lengviau ir greičiau. Istoriškai didžiausias dėmesys buvo skiriamas programinės įrangos kūrimui ir vartotojo patirties kūrimui. Tačiau tai nebėra paprastas sistemos, kuri išspręstų, sukūrimas x . Mūsų pareiga kiekvienam vartotojui sukurti patrauklią, suasmenintą, be trikdžių ir patikimą patirtį.

AI alkanas duomenų: žinokite, kuo jį maitinate

Galimybė tai padaryti sėkmingai labai priklauso nuo vartotojo duomenų. Sistemos našumui, patikimumui ir vartotojų pasitikėjimui dirbtinio intelekto modelio išvestimi turi įtakos tiek modelio dizaino kokybė, tiek į jį patenkantys duomenys. Duomenys yra AI variklis, kuris praktiškai paverčia potencialią vartotojo duomenų energiją į kinetinę energiją realių įžvalgų ir protingos išvesties pavidalu. Lygiai taip pat, kaip užpildant Formulės 1 lenktyninį automobilį prastais ar suteptais degalais sumažėtų jo našumas ir vairuotojo gebėjimas konkuruoti, dirbtinio intelekto sistema, apmokyta naudojant neteisingus ar netinkamus duomenis, gali duoti netikslių ar nenuspėjamų rezultatų, kurie pažeidžia vartotojų pasitikėjimą. Sulaužius pasitikėjimą sunku susigrąžinti. Štai kodėl DI kūrėjų ir pardavėjų vykdoma griežta duomenų valdymo praktika yra labai svarbi kuriant efektyvius AI modelius, taip pat kuriant klientų priėmimą, pasitenkinimą ir išlaikymą.

Atsakingas duomenų valdymas sukuria pasitikėjimo grandinę, kuri tęsiasi nuo vartotojų iki įmonių, renkančių naudotojų duomenis, ir tų iš mūsų, kuriančių dirbtinio intelekto sistemas. Mūsų pareiga žinoti ir suprasti privatumo įstatymus ir politiką bei atsižvelgti į saugumą ir atitiktį pirminiame projektavimo etape. Turime gerai suprasti, kaip naudojami duomenys ir kas turi prieigą prie jų. Taip pat turime aptikti ir pašalinti paslėptus duomenų paklaidas atlikdami išsamų testavimą.

Vartotojo duomenų traktavimas kaip patentuotas „šaltinio kodas“

Naudotojų duomenis traktuokite kaip jautrią intelektinę nuosavybę (IP). Tai patentuotas šaltinio kodas, naudojamas kuriant AI modelius, kurie sprendžia konkrečias problemas, sukuria individualias patirtis ir pasiekia norimus tikslinius rezultatus. Šie duomenys gaunami iš asmeninių vartotojų sąveikų, pvz., pokalbių tarp vartotojų ir skambučių agentų, gydytojų ir pacientų bei bankų ir klientų. Jis yra jautrus, nes sukuria intymius, labai išsamius skaitmeninius vartotojų profilius, pagrįstus privačia finansine, sveikatos, biometrine ir kita informacija.

Naudotojų duomenys turi būti apsaugoti ir naudojami taip pat atsargiai, kaip ir bet kuris kitas IP, ypač AI sistemose griežtai reguliuojamose pramonės šakose, pvz., sveikatos priežiūros ir finansinių paslaugų srityse. Gydytojai naudoja dirbtinio intelekto kalbą, natūralios kalbos supratimą ir pokalbio virtualius agentus, sukurtus naudojant paciento sveikatos duomenis, kad dokumentuotų priežiūrą ir prieigą. Diagnostikos nurodymai realiu laiku . Bankininkystės ir finansinėse paslaugose dirbtinio intelekto sistemos apdoroja milijonus klientų operacijų ir naudoja biometrinius balso atspaudus, akių judesius ir elgsenos duomenis (pavyzdžiui, kaip greitai rašote, kokius žodžius vartojate, kuria ranka braukiate). aptikti galimą sukčiavimą arba autentifikuoti vartotojo tapatybę .

Sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai ir įmonės kuria savo firmines skaitmenines priekines duris, kurios suteikia efektyvią, individualizuotą vartotojo patirtį SMS žinutėmis, žiniatinkliu, telefonu, vaizdo įrašais, programėlėmis ir kitais kanalais. Vartotojai taip pat renkasi laiką taupančias realaus laiko skaitmenines sąveikas. Sveikatos priežiūros ir komercinės organizacijos teisėtai nori kontroliuoti ir apsaugoti savo pacientų ir klientų santykius ir duomenis, naudodamos kiekvieną skaitmeninio įtraukimo metodą, kad padidintų prekės ženklo žinomumą, suasmenintą sąveiką ir lojalumą.

Kiekvienas dirbtinio intelekto pardavėjas ir kūrėjas turi ne tik žinoti, kad vartotojo duomenys yra jautrūs, bet ir būtinybę veikti pagal aukštus etikos standartus, kad sukurtų ir išlaikytų reikiamą pasitikėjimo grandinę.

Štai pagrindiniai klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti:

Kas turi prieigą prie duomenų? Turėkite aiškią ir skaidrią politiką, kuri apima griežtas apsaugos priemones, pvz., prieigos prie tam tikrų tipų duomenų ribojimą ir perpardavimo arba bendrinimo su trečiosiomis šalimis draudimą. Ta pati politika turėtų būti taikoma debesijos paslaugų teikėjams ar kitiems kūrimo partneriams.

Kur ir kiek laiko saugomi duomenys? Paklauskite, kur saugomi duomenys (debesyje, krašte, įrenginyje) ir kiek laiko jie bus saugomi. Įgyvendinant Europos Sąjungos Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą, Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymą ir numatomą papildomą valstijos ir federalinę privatumo apsaugą, kuriant dirbtinį intelektą duomenų saugojimo ir saugojimo praktika turėtų būti svarbiausia.

Kaip apibrėžiamos ir dalijamos išmokos? Dirbtinio intelekto programos taip pat turi būti išbandytos naudojant įvairius duomenų rinkinius, kad atspindėtų numatomas realaus pasaulio programas, pašalintų netyčinį šališkumą ir užtikrintų patikimus rezultatus.

Kaip duomenys pasireiškia sistemoje? Supraskite, kaip duomenys tekės per sistemą. Ar jautrūs duomenys pasiekiami ir iš esmės apdorojami neuroniniu tinklu kaip 0 ir 1 serija, ar jie saugomi originalia forma kartu su medicinine arba asmenį identifikuojančia informacija? Nustatykite ir laikykitės atitinkamos duomenų saugojimo ir ištrynimo politikos, taikomos kiekvienam jautrių duomenų tipui.

Kas gali realizuoti komercinę vartotojo duomenų vertę? Apsvarstykite galimas dalijimosi duomenimis pasekmes tikslais, kurie nepriklauso nuo pradinės duomenų apimties ar šaltinio. Atsižvelkite į galimus susijungimus ir įsigijimus, galimus tolesnius produktus ir kitus veiksnius.

Ar sistema saugi ir suderinama? Pirmiausia kurkite ir kurkite privatumą ir saugumą. Apsvarstykite, kaip skaidrumas, naudotojo sutikimas ir sistemos veikimas gali turėti įtakos per visą produkto ar paslaugos gyvavimo ciklą.

AI realybė veikiant

Biometrinės programos padeda išvengti sukčiavimo ir supaprastina autentifikavimą. HSBC „VoiceID“ balso biometrinė sistema turi sėkmingai užkirto kelią beveik 400 milijonų svarų sterlingų vagystei (apie 493 mln. USD) telefoniniais sukčiais JK. Jis lygina asmens balso atspaudą su tūkstančiais individualių kalbos ypatybių nustatytame balso įraše, kad patvirtintų vartotojo tapatybę. Kitos įmonės naudoja balso biometrinius duomenis, kad patvirtintų nuotolinio skambučių centro darbuotojų tapatybę, kad jie galėtų pasiekti patentuotas sistemas ir duomenis. Tokių priemonių poreikis auga, nes vartotojai vis dažniau bendrauja skaitmenine ir telefonu.

Išmaniosios programos užtikrina saugų, suasmenintą, pirmiausia skaitmeninį klientų aptarnavimą. Pasaulinė telekomunikacijų bendrovė naudoja pokalbio AI, kad sukurtų nuoseklią, saugią ir individualizuotą klientų patirtį visame savo dideliame ir įvairiame prekių ženklų portfelyje. Klientams vis labiau įsitraukiant į skaitmeninius kanalus, bendrovė ieškojo technologijų partnerių, kad padidintų savo vidines žinias ir užtikrintų, kad ji išlaikys duomenų kontrolę, diegdama virtualų asistentą klientų aptarnavimui.

Trys geriausi mažmenininkai naudoja balsu valdomą virtualaus asistento technologiją, kad pirkėjai galėtų įkelti prekių, kurias jie matė neprisijungę, nuotraukas, o tada pagal tuos vaizdus pateikia prekes, kurias jie gali apsvarstyti.

Aplinkos dirbtinio intelekto varomos klinikinės programos pagerina sveikatos priežiūros patirtį ir mažina gydytojų perdegimą. „EmergeOrtho“ Šiaurės Karolinoje naudoja „Nuance“. „Dragon Ambient“ patirtis (DAX) programa, skirta pakeisti, kaip jos ortopedinė praktika visoje valstijoje gali bendrauti su pacientais ir dokumentuoti priežiūrą. Aplinkos klinikinės žvalgybos nuotolinės sveikatos programa tiksliai fiksuoja kiekvieną gydytojo ir paciento sąveiką tyrimo kambaryje arba skambinant nuotoliniu būdu, tada automatiškai atnaujina paciento sveikatos įrašą. Pacientams skiriamas visas gydytojo dėmesys, tuo pat metu racionalizuodami perdegimą sukeliančius elektroninius dokumentus, kuriuos gydytojai turi užpildyti, kad gautų atlyginimą už suteiktą priežiūrą.

Dirbtinio intelekto valdomos diagnostinės vaizdo sistemos užtikrina, kad pacientai gautų reikiamą tolesnę priežiūrą. Kelių ligoninių radiologai naudoja dirbtinį intelektą ir natūralios kalbos apdorojimą, kad automatiškai nustatytų ir gautų rekomendacijas dėl tolesnių tyrimų dėl įtariamo vėžio ir kitų ligų, matomų rentgeno spinduliuose ir kituose vaizduose. Ta pati technologija gali padėti valdyti užsitęsusių ir tolesnių vaizdų antplūdį, nes palengvina COVID-19 apribojimai, todėl paslaugų teikėjai gali planuoti procedūras, pradėti atgauti pajamas ir palaikyti pacientų priežiūrą.

Spartėjant skaitmeninei transformacijai, ruošdamiesi ateities galimybių gausai, turime išspręsti iššūkius, su kuriais susiduriame šiandien. Šių pastangų esmė yra įsipareigojimas stiprinti pasitikėjimą ir duomenų valdymą mūsų AI plėtros projektuose ir organizacijose.

paslėpti