4 handvatten voor verantwoord zakelijk AI-gebruik

Het feit dat AI ontzettend snel evolueert, maakt dit zeer uitdagend zonder duidelijke richtlijnen die een verantwoorde ontwikkeling en toepassing mogelijk maken naarmate de technologie zich ontwikkelt. Deze vier richtlijnen zijn een goed begin.

1. Governance is topprioriteit voor iedere ondernemer

Elke AI-strategie heeft een sterk governance framework nodig. Dat vereist onder meer tooling voor kwaliteitscontrole, het bijhouden van de data lineage, monitoring, security, privacy, auditing en meer. Klantgerichte AI-toepassingen brengen speciale governance-uitdagingen met zich mee. Om deze aan te pakken, moeten organisaties strakke richtlijnen opstellen, bijvoorbeeld over menselijke interventie wanneer dat nodig is (zoals in het geval van ongewenste inhoud) en transparantie in hoe AI omgaat met klantgegevens.

Een framework voor data governance is natuurlijk slechts het begin. Beleid, procedures en standaarden voor het omgaan met data moeten in de praktijk worden gebracht. Dit betekent dat je moet investeren in tools voor databeheer en medewerkers moet trainen om ervoor te zorgen dat ze zich aan je governance framework houden. Het is verder goed om data stewards te benoemen, mensen die verantwoordelijk zijn voor het onderhouden van de kwaliteit van je data.

2. Blijf eigenaar van je data en houd controle over de modelkwaliteit

AI-technologie moet niet in handen blijven van een handjevol grote spelers. Ieder bedrijf  zou zijn eigen modellen moeten kunnen ontwikkelen en gebruiken. Zo blijven ze namelijk eigenaar van hun eigen data – belangrijk, want governance is topprioriteit.

Tech-savvy ondernemers kunnen gebruikmaken van steeds meer open source-modellen en AI-platforms, die ze tegen lage kosten kunnen inzetten. Denk aan machine learning platforms zoals TensorFlow, generatieve AI-modellen zoals Dolly, of machine learning-as-a-Service zoals H20 Open Source. Een belangrijk voordeel van deze aanvliegroute is dat je aanpassingen en verbeteringen kan aanbrengen wanneer dat nodig is, zodat de AI-technologie aansluit bij je specifieke eisen en doelstellingen en je data beschermd blijft.

3. Train je AI op basis van hoogwaardige data en behoud de kwaliteit van je modellen

AI-modellen moeten onder meer inclusiviteit, eerlijkheid, nauwkeurigheid en transparantie bevorderen. Dat hangt voor een groot deel af van de data waarmee je je modellen traint. Haal je grote datasets van vele willekeurige bronnen binnen, dan zal de output van je AI sneller van slechtere kwaliteit zijn dan wanneer je zorgvuldig geselecteerde en gecureerde datasets gebruikt. Zo voorkom je bijvoorbeeld sneller dat generatieve AI gaat ‘hallucineren’ en foute antwoorden teruggeeft.

Ondernemers moeten bovendien nauwkeurig bijhouden welke datasets worden gebruikt en wat de herkomst is. Dit is nodig wanneer je bijvoorbeeld merkt dat een chatbot discriminerende of kwetsende taal begint uit te slaan. Een goed overzicht van datasets en hun herkomst helpt je in dat geval om sneller bij te sturen en deze problemen te verhelpen. Zeker kleinere organisaties kunnen zich de boetes niet veroorloven die komen kijken bij modellen die regelgeving overtreden of discrimineren. Daarom is het noodzakelijk dat data zorgvuldig wordt geselecteerd en gescreend en dat modellen worden gemonitord om de prestaties te garanderen.

4. Beperk de milieu-impact en financiële kosten van je AI-gebruik

Grootschalige LLM's zijn nodig voor bepaalde use cases, maar ze vereisen enorme reken- en opslagcapaciteit. De bijkomende financiële kosten en milieu-impact moeten worden afgewogen tegen de toegevoegde waarde voor je organisatie. Kleinschaligere modellen gaan daarentegen gepaard met aanzienlijk lagere kosten en impact. Het loont dus zowel voor milieu als portemonnee wanneer je zorgvuldig kijkt of een kleiner AI-model aan je behoeften voldoet, zodat je niet per se een grootschalig LLM nodig hebt.

Conclusie

Verantwoord AI-gebruik is cruciaal voor ondernemers om de innovatiekracht te maximaliseren en tegelijkertijd de potentiële risico's te beperken. Wanneer ondernemers deze vier richtlijnen volgen, kunnen AI-systemen verantwoord worden ingezet op een manier die aansluit bij de positieve waarden van hun bedrijf.

(Door: Lexy Kassan)