La gouvernance de l'IA expliquée en 5 minutes ou moins
By
Tejal Sushir
L'intelligence artificielle (IA) transforme notre façon de vivre et d'effectuer nos tâches quotidiennes.
Il n'y a pas d'industrie ou de secteur épargné en ce qui concerne les algorithmes d'IA. Parlez de la santé, de la banque, de la vente au détail, de la finance, de la sécurité, des transports, de l'éducation et du divertissement - vous pouvez voir les applications de l'IA partout.
Statistics suggest that while the global AI market is worth $136.6 billion, it’s anticipated pour atteindre un énorme $ 1.81 trillion par 2030.
Alors que l'IA est largement adoptée par les organisations mondiales, comment s'assure-t-elle que ses algorithmes sont équitables et respectent les directives légales ?
C'est là que la gouvernance de l'IA entre en jeu.
Dans ce blog, nous approfondirons la gouvernance de l'IA. Nous apprendrons sa signification, ses principes, ses avantages, son importance, etc. Alors, allons-y directement.
Qu'est-ce que la gouvernance de l'IA ?
Intelligence artificielle governance or AI governance is the process of defining a set of regulations and policies to ensure that the AI and Machine Learning (ML) des algorithmes sont développés dans le but d'une adoption équitable de l'IA pour les personnes.
AI governance addresses various issues responsible for ensuring the ethical use of AI, including transparency, bias, privacy, accountability, and safety. So, any issues related to the misuse of AI or broken violations are addressed by AI governance.
The primary focus of AI governance is how it relates to justice, autonomy, and data quality. In addition, efficient AI governance requires collaboration between stakeholders, like government agencies, academic institutions, industry organizations, and civil society groups.
The goal is to address access and control to personal data and information and use AI in an ethical way that helps maximize profits and potential benefits and minimize harms, illegalities, and injustice.
Le cadre de gouvernance de l'IA peut inclure les éléments suivants :
- Développer des codes de conduite et des lignes directrices éthiques pour les développeurs
- Establishing mechanisms to evaluate the social and economic impact de l'IA
- Créer des cadres réglementaires pour garantir une utilisation sûre et fiable de l'IA
Thus, when done right, AI governance promotes and empowers organizations to function with complete trust and agility instead of slowing them down.
Principes clés de la gouvernance de l'IA
La gouvernance de l'IA vise à protéger les organisations et les entreprises utilisant des solutions d'IA dans les logiciels et technologies émergents et leurs clients utilisant ces technologies d'IA.
Et il le fait en créant un guide ou une politique réglementaire que les organisations doivent suivre pour promouvoir l'utilisation de l'IA éthique.
Voici les principes fondamentaux régissant la gouvernance de l'IA.
# 1. Avoir de l'empathie
Il est essentiel de concevoir l'IA de manière à ce qu'elle comprenne les implications sociales de la façon dont elle réagit et respecte les émotions et les sentiments humains.
Ne pas fixer de limites et de règles clairement définies sur ce qui est acceptable peut entraîner un manque d'empathie dans les technologies d'IA comme les bots, ce qui pourrait blesser les sentiments humains et affecter la réputation et la crédibilité de l'entreprise.
# 2. Fournir de la transparence
Designing AI systems and certifying AI algorithms that clearly explain decision-making operations is essential to avoid customer dissatisfaction or disappointment and enable accountability and scrutiny.
Thus, companies must design algorithms that communicate AI policies on bias and offer a transparent explanation of when the problem occurs.
# 3. Équité et non-discrimination
AI systems can perpetuate existing discrimination and biases, intentionally ou involontaireally. Hence, ensuring that AI systems don’t violate droits de l'homme related to religion, sex, gender, disability, or race is necessary so that it treats all humans fairly and equitably.
Ainsi, concevoir, développer et déployer des systèmes d'IA équitables et non discriminatoires qui garantissent l'inclusivité est essentiel et l'un des principes clés de la gouvernance de l'IA.
# 4. Biais de contrôle
AI systems typically make all their decisions based on the goldmine of available data.
Hence, organizations must regulate their Machine Learning (ML) training data and evaluate ces impact to detect bias that may be unintentionally present or introduced within the system.
# 5. Établir la responsabilité
Le développement et le déploiement de l'IA doivent s'accompagner de lignes claires de responsabilité et de responsabilité pour tout résultat négatif résultant de leur utilisation.
Hence, it’s critical for companies using AI systems to establish accountability if there’s an issue with the quality or accuracy of the result generated from their AI systems.
# 6. Garantir la sécurité et la fiabilité
AI systems can significantly impact people’s well-being. Hence, enabling safe and reliable AI systems that don’t harm individuals or society is essential.
Organizations must consider a range of factors, including data quality, system architecture, decision-making processes, algorithms, and more is critical to ensure reliability and safety in AI systems.
Pourquoi la gouvernance de l'IA est-elle importante ?
L'IA comporte son propre ensemble de risques et de limites, et la plupart du temps ; Les systèmes d'IA ne prennent pas les bonnes décisions même si le modèle est correctement entraîné.
Par exemple, l'utilisation de l'IA soulève des problèmes sociaux, juridiques et éthiques critiques auxquels les organisations doivent faire face.
De plus, 76 % des PDG s'inquiètent du potentiel de biais biaisés et du manque de transparence sur le marché mondial de l'IA.
This is where AI governance plays a huge role in providing a framework that monitors and captures AI risks and ensures ethical and responsible AI deployment. Effective AI governance helps ensure transparency, fairness, and accountability within the AI systems that secure privacy, respect human rights, and promote reliability.
Thus, AI governance is needed to prevent intensional or unintentional AI exploitation and avoid financial, reputational, and regulatory hazards.
Différentes couches de gouvernance de l'IA
La répartition de la gouvernance de l'IA en différentes couches peut bénéficier au déploiement transparent des règles.
Cependant, aucun modèle standard ou unique convenu ne définit les couches de gouvernance de l'IA, car différentes entreprises et organisations définissent ces couches différemment.
Néanmoins, voici une manière courante pour plusieurs organisations de définir les couches de gouvernance de l'IA :
- Couche juridique et réglementaire : This layer includes the creation, ideation, and enforcement of policies, standards, laws, and regulations that govern AI use deployment and development. Moreover, it also includes the social and ethical considerations that shape AI implementation.
- Couche technique : Cette couche comprend la conception technique et la mise en œuvre du système d'IA, y compris des préoccupations telles que cybersécurité, la qualité des données et l'équité algorithmique.
- Couche organisationnelle : This layer typically includes the oversight and management of AI systems within organizations, including their use, development, and implementation. Moreover, this layer also addresses accountability, risk management, and transparency issues.
- International Couche: This involves collaborating and coordinating different countries and global organizations to develop common AI technology standards, norms, and regulations. Additionally, this layer also addresses issues related to geopolitical competition and tensions.
- Réseaux Couche: This includes the social and cultural impact and use of AI systems, including education, human rights, privacy, equity, employment issues, and access to AI technologies.
Bien que ces couches ne soient pas nécessairement distinctes, elles offrent une approche collaborative et multidisciplinaire impliquant des parties prenantes de différents secteurs pour permettre la gouvernance de l'IA.
Comment mesurer la gouvernance de l'IA ?
The lack of proper and accurate AI measurement and its systems can put organizations at tremendous risk.
Pour gérer et mesurer correctement la gouvernance de l'IA, il est essentiel que les organisations définissent clairement qui est responsable et responsable d'assurer la gouvernance de l'IA.
Besides considering government-enforced laws and regulations, organizations must also take measures that help support their strategic decisions and day-to-day operations.
Ces mesures comprennent:
Sécurité : Les données alimentent la sécurité et l'utilisation du modèle dans l'IA. Il est essentiel de comprendre l'utilisation inappropriée et la falsification des environnements et des systèmes d'IA.
Conformité réglementaire: Another way of measuring AI governance is understanding how organizations comply with AI-related regulatory compliance, standards, and requirements. The measures include evaluating an organization’s adherence to security, privacy, and ethical guidelines.
Biais: In AI, bias refers to the distortions and systematic errors that can occur during the development of AI systems, which can lead to discriminatory outcomes. Measuring AI governance through bias includes evaluating the AI algorithm’s fairness, accessing the AI system’s decision-making processes, and evaluating the quality and representativeness of the training data sets.
Transparence: La transparence dans l'IA fait référence à la mesure dans laquelle le fonctionnement interne et les opérations du système d'IA sont ouverts et compréhensibles. Les organisations peuvent mesurer le niveau de transparence aux niveaux du déploiement et du développement.
Vérification: In AI, audit refers to the systematic and independent review of an organization’s AI systems, environments, policies, and procedures. Audits focus on various AI governance aspects, including evaluation of gestion des données, bias mitigation, model development, algorithmic decision-making, privacy, and reviewing ethical documentation and ethical processpar exemple.
Responsabilité: In AI, accountability refers to the degree to which users, developers, and other stakeholders are held accountable and responsible for the AI system’s actions. It includes clarifying an individual’s responsibility and their role in using the AI systems. The mechanisms to evaluate accountability include oversight committees, liability frameworks, and ethical review boards.
La mesure de la gouvernance de l'IA comporte plusieurs facettes, compte tenu de plusieurs facteurs, tels que la transparence, l'équité, la responsabilité, la sécurité, les préjugés et les réglementations de conformité.
The sooner these measurement facets are in place, the snooker organizations can incorporate them within the software, and the better they can evolve with the organization’s goals.
Avantages de la gouvernance de l'IA
AI governance allows organizations to completely leverage the benefits of AI while minimizing associated risks and costs.
Voici les principaux avantages de la gouvernance de l'IA :
# 1. Garantit une utilisation responsable de l'IA
AI governance ensures that organizations develop and use AI systems in a transparent, ethical, and accountable way. This responsible and ethical use of AI help promotes public trust within the AI systems and technologies and combat its negative impact.
# 2. Efficacité Améliorée
Des systèmes d'IA bien gouvernés contribuent à promouvoir et à améliorer la productivité et l'efficacité en automatisant les tâches redondantes, en améliorant la prise de décision et en minimisant la portée des erreurs.
# 3. Amélioration de l'équité et de la prise de décision
Better access to the data in AI governance help promote fairness and equity in data collection, helping make accurate predictions and preventing risks of biased outcomes.
# 4. Favorise la participation et la collaboration
AI governance significantly facilitates participation and collaboration amongst several stakeholders, like government, industry, civil society, and academia professionals. It helps promote a shared understanding of the AI advantages and develop common solutions to AI risks and challenges.
Défis de la gouvernance de l'IA
Tout en garantissant efficacement des systèmes d'IA éthiques, la gouvernance de l'IA est confrontée à de nombreux défis.
Il est essentiel de relever les défis de la gouvernance de l'IA pour obtenir des avantages à long terme. Ces défis sont :
- Discrimination et biais : S'ils sont formés sur des données partielles, les systèmes d'IA peuvent devenir très sensibles aux biais et à la discrimination, s'ils sont conçus sans tenir compte de diverses perspectives. Il est essentiel de résoudre le problème de la prise de décision partielle et des biais dans les modèles d'IA pour éviter des résultats discriminatoires et injustes.
- Manque de responsabilité: De nombreux systèmes d'IA sont difficiles à comprendre, ce qui rend difficile de les tenir responsables de leurs résultats et de leurs décisions. Il est essentiel de faire en sorte que les systèmes d'IA adhèrent à la transparence et à la responsabilité pour promouvoir une meilleure compréhension de la façon dont les organisations utilisent les données pour la prise de décision.
- Ressources et expertise limitées : Le développement et la mise en œuvre efficaces de la gouvernance de l'IA et de ses politiques nécessitent une expertise et des ressources professionnelles importantes, ce qui peut être difficile pour les petites entreprises et organisations.
- Technologies en évolution rapide : L'évolution rapide de la technologie de l'IA peut rendre difficile pour la gouvernance de l'IA de suivre le rythme de l'évolution des technologies et de lutter contre les risques émergents.
Ressources d'apprentissage
# 1. Introduction à la gouvernance de l'IA
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C'est comprises 1.5 hours of on-demand lecture videos and eight downloadable resources that help you understand how to monitor, measure, and control your organization’s AI-based models.
# 2. AI Strategy and Governance
Cette course on AI Strategy and Governance by Coursera lets you discover and understand different AI strategies used in business transformation and various tools you can use to minimize the barriers to using AI and gain a competitive advantage.
It’s a beginner-friendly course to learn everything you must know about AI governance and strategies from the top instructors from the University of Pennsylvania.
# 3. Gouvernance et cybersécurité de l'intelligence artificielle (IA)
Si les cours ne sont pas votre truc, ce livre sur la gouvernance de l'IA et la cybersécurité sur Amazon is perfect for learning about the unique risks created by AI systems, creating an AI governance framework to mitigate these risks, and different cybersecurity risks associated with AI systems.
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It further explores tips on creating a cybersecurity framework for identifying and mitigating AI risks and skills required to perform a security review of the AI systems. You don’t need advanced statistics or programming skills to learn this book’s concepts and easily apply them in your organization’s AI environments.
# 4. Strategy, Policy, Practice, and Governance for AI in Higher Education Institutions
Si vous poursuivez des études supérieures et souhaitez en savoir plus sur les concepts de gouvernance de l'IA et les meilleures pratiques en matière de sécurité et de politique, ce livre sur Amazon est le bon.
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Il couvre des sujets tels que l'éthique de l'intelligence artificielle, le leadership administratif postsecondaire et l'efficacité énergétique, une excellente ressource pour les scientifiques des données, les professionnels de l'informatique, les chercheurs et les professionnels de l'enseignement supérieur.
Mot de la fin
AI governance helps organizations maximize AI benefits and minimize risks and associated costs.
Il est crucial d'établir des directives claires, des cadres éthiques et des réglementations pour garantir l'équité et la sécurité au sein des systèmes d'IA. Ce blog vous aide à comprendre le concept de gouvernance de l'IA, son importance, ses avantages, ses applications et ses défis.
Donc, si vous souhaitez activer des systèmes d'IA éthiques, équitables et impartiaux, assurez-vous de mettre en œuvre un cadre de gouvernance de l'IA au sein de votre organisation.
Ensuite, vous pouvez consulter le haut compétences en demande requises pour les professionnels de l'IA.
