Риски в генеративном ИИ и их влияние на бизнес

Генеративный ИИ производит революцию в отраслях с точки зрения эффективности и инноваций, но он также вносит такие риски, как предвзятость, дезинформация, проблемы с конфиденциальностью и дипфейки. В этом блоге рассматриваются риски, связанные с генеративным ИИ, их влияние на бизнес и стратегии для их эффективного устранения.

Нельзя отрицать тот факт, что использование генеративного ИИ (Gen AI) произвело революцию в том, как мы работаем с информацией. Будь то здравоохранение, разработка программного обеспечения, космическая наука, бизнес, маркетинг, продажи или образование, Gen AI добавляет ценность и позволяет быстрее и эффективнее выполнять задачи. Однако использование GenAI сопряжено со своим набором проблем и задач, которые, если не решать их эффективно и проактивно, могут нанести ущерб репутации организации.

Распространенные риски, связанные с использованием GenAI, включают:

• Предвзятость и дискриминация

• Дезинформация и галлюцинации

• Токсичный язык и вредоносный контент

• Проблемы конфиденциальности и безопасности

• Этические и юридические проблемы

• Дипфейки и синтетические медиа

Давайте подробно рассмотрим эти проблемы, поймем их потенциальное влияние на ваш бизнес и определим эффективные стратегии для их решения.

Что такое предвзятость ИИ?

Предвзятость ИИ также известна как предвзятость машинного обучения или предвзятость алгоритма. Это возникновение предвзятых результатов, полученных движками генеративного ИИ. В основе предвзятости ИИ лежат некорректные, субъективные и искаженные данные обучения или даже алгоритм ИИ. Вы предоставляете предвзятое обучение, вы получите искаженные результаты.

Каковы распространенные примеры предвзятости, вызванной ИИ?

С широким распространением применения GenAI предвзятость проявляется практически в каждом аспекте человеческой жизни. Вот некоторые из наиболее часто видимых предвзятостей:

• Предвзятость ИИ в технологии распознавания лиц: Неправильная идентификация одной этнической группы по сравнению с другой технологией распознавания лиц, в первую очередь из-за неверных данных обучения.

• Гендерная предвзятость в моделях ИИ: Известно, что популярные языковые модели ИИ, такие как GPT, демонстрируют гендерную предвзятость. Например, GPT с большей вероятностью связывают мужские имена с карьерой, а женские имена — с терминами, связанными с семьей.

• Предвзятость в здравоохранении: Неправильные алгоритмы ИИ в системах управления здравоохранением редко направляли одну этническую группу на вторичную медицинскую помощь по сравнению с другой, несмотря на то, что они были более больны. Подробнее читайте в нашем блоге: Здравоохранение с поддержкой ИИ — как качественное проектирование должно развиваться, чтобы соответствовать новым вызовам

• Алгоритмическая предвзятость при найме: исследование Гарварда показывает, что модели найма на основе ИИ предвзяты по отношению к недостаточно представленным группам. Даже менеджеры по персоналу согласны, что эта предвзятость может быть увековечена моделями ИИ.

• Предвзятость социальных сетей: часто модели ИИ, используемые для обнаружения разжигания ненависти, с меньшей вероятностью обнаруживают речь, направленную на женщин или меньшинства.

Почему важно бороться с предвзятостью ИИ?

Когда предвзятость ИИ остается без внимания, это препятствует участию людей в экономике и обществе. Фактически, когда ИИ выдает предвзятые результаты, это подрывает доверие людей к подлинности и надежности GenAI. Это способствует недоверию среди пользователей.

Влияние предвзятости ИИ на бизнес

Бизнес также является объектом предвзятости ИИ и рискует потерять репутацию. Согласно индексу IBM Global AI Adoption Index 2021, 85% опрошенных организаций признают, что предвзятость в ИИ может нанести ущерб репутации бренда и доверию клиентов. Кроме того, 68% организаций опасаются юридических последствий, возникающих из-за предвзятых систем ИИ. Давайте рассмотрим статистику, подчеркивающую влияние предвзятых систем ИИ на бизнес во всем мире.

Статистика наглядно показывает, что предвзятость ИИ является реальной проблемой для бизнеса и может вызвать негативную реакцию клиентов, а также потерю ценности бренда.

Галлюцинация и дезинформация

Вы, должно быть, слышали термин «галлюцинация» с медицинской точки зрения. Он относится к мнимому или ложному восприятию событий или объектов, связанных с вашими чувствами. Когда это происходит в системах GenAI, это называется галлюцинацией ИИ.

Проще говоря, галлюцинация ИИ — это явление, при котором большие языковые модели (LLM), как правило, чат-бот ИИ, воспринимают шаблоны, которые не существуют или являются мнимыми. Эти выходные данные могут быть незаметны для наблюдателей-людей и могут быть совершенно неточными.

Когда пользователь делает запрос к инструменту GenAI, он ожидает, что выходные данные будут соответствовать запросам или задачам, определенным в подсказке. Однако иногда алгоритм ИИ выдает результаты, которые не основаны на данных обучения. Эти выходные данные являются результатом неправильного декодирования преобразователем. Это галлюцинация ИИ.

Вот несколько ярких примеров галлюцинаций ИИ:

• Бард из Google заявил, что телескоп Джеймса Уэбба сделал снимок планеты за пределами нашей солнечной системы

• Чат-бот Сидней из Microsoft признался, что влюбился в пользователей и шпионил за сотрудниками Microsoft

• Компании Meta пришлось закрыть свою модель LLM Galactica всего через три дня после того, как она предоставила неточные результаты, основанные на предрассудках

Как это влияет на бизнес?

Галлюцинации ИИ могут привести к беспрецедентной потере репутации для бизнеса. Вот некоторые из способов, которыми галлюцинации ИИ могут повлиять на бизнес.

Увеличение эксплуатационных расходов: галлюцинации ИИ требуют от компаний внедрения усиленного надзора и исправления, постоянного мониторинга и дополнительных механизмов проверки. Оценка McKinsey & Company показала, что ошибки, связанные с ИИ, могут привести к значительным расходам в таких отраслях, как здравоохранение и финансы.

Риски нормативного контроля и соответствия: организации могут оказаться под радаром регулирующих органов, если дезинформация (предоставляемая системами GenAI) приводит к вреду для потребителей. В дополнение к этому, регулирующие органы все больше внимания уделяют подотчетности и прозрачности ИИ. Галлюцинации ИИ могут подвергнуть компании риску несоблюдения политик, таких как GDPR (Общий регламент по защите данных) ЕС.

Потеря доверия и плохой потребительский опыт: если чат-бот предоставляет неточную информацию и предвзятые результаты, это в конечном итоге приведет к потере доверия и плохому потребительскому опыту.

Негативное влияние на бизнес-решения: полагаясь на сфабрикованные или галлюцинированные данные, компании могут принимать неверные бизнес-решения или совершать стратегические ошибки.

 

Токсичный язык и вредный контент

Как и в поговорке «Мусор на входе, мусор на выходе», качество любого вывода по сути привязано к качеству входных данных. Поскольку модели GenAI обучаются на огромном наборе данных, они остаются уязвимыми. Источниками входных данных являются интернет, статьи, книги и социальные сети, где токсичный язык и предрассудки, к сожалению, существуют уже давно. Особенно если учесть социальные сети, то ненавистнические речи, издевательства и унижающие слова были постоянной проблемой, и когда это попадает в LLM, они приводят к выводам с не менее токсичными языками.

Еще один аспект этой проблемы заключается в том, что генеративные модели не понимают намерения или контекста и могут генерировать результаты, которые являются вредными, подстрекательскими или неуместными.

Некоторые примеры токсичных выводов GenAI:

• Язык ненависти.

• Текст, отражающий гендерные и религиозные предубеждения.

• Расистский или женоненавистнический язык.

• Сфабрикованные или ложные новости, включая «глубокие фейки». • Теории заговора.

Как токсичные результаты GenAI могут повлиять на бизнес

Негативная реклама: даже если результаты GenAI получены непреднамеренно, организация-нарушитель может столкнуться с негативной реакцией клиентов и потерей репутации.

Регулятивные риски: поскольку власти все больше узнают о таких случаях, они требуют от организаций быть особенно бдительными. В этом отношении заслуживает внимания Закон Европейского союза о цифровых услугах. Он обязывает платформы социальных сетей своевременно реагировать на незаконный контент.

Проблемы конфиденциальности и безопасности

Приложения GenAI основаны на базовых больших языковых моделях (LLM). Технически LLM являются частью генерации текста GenAI. Эти модели требуют огромного объема данных для обучения и тонкой настройки. Этот огромный объем данных также содержит конфиденциальные бизнес-данные или конфиденциальные документы, связанные с бизнесом.

Без строгого надзора системы ИИ могут раскрывать или раскрывать частные данные, что приводит к рискам конфиденциальности и безопасности. Кроме того, системы ИИ могут учиться на шаблонах конфиденциальных данных и воспроизводить их, что приводит к утечкам данных.

Уместно подчеркнуть, что модели ИИ, особенно обученные на основе наборов данных, извлеченных из Интернета, более уязвимы к нарушениям конфиденциальности.

Исследования показали, что модели ИИ, такие как GPT, могут запоминать и воспроизводить конфиденциальные данные, найденные в обучающих данных. Не будет преувеличением сказать, что GPT могут раскрывать персональные данные, такие как номера кредитных карт, идентификаторы электронной почты или номера телефонов, в ответ на запросы пользователя. Системы ИИ, обученные распознаванию лиц, часто обучаются на изображениях, извлеченных из социальных сетей без согласия.

Каково влияние проблем конфиденциальности и безопасности из-за ИИ на бизнес?

Если системы ИИ непреднамеренно допускают утечку конфиденциальной информации, организациям, возможно, придется понести значительные убытки в виде штрафов, компенсаций и судебных издержек. В дополнение к этому, утечка данных может поставить организацию в поле зрения регулирующих органов. Усугубление долгосрочных последствий для репутации бренда может привести к потере доверия и уверенности клиентов.

Этические и правовые последствия

Системы GenAI, такие как языковые модели, сталкиваются с серьезными правовыми и этическими проблемами. Эти проблемы связаны с такими проблемами, как нарушение авторских прав и нарушение прав интеллектуальной собственности. В рамках своих обучающих данных модели ИИ обучались на огромном количестве данных, включая материалы, защищенные авторским правом. Это вызывает серьезные опасения, связанные с справедливостью, надежностью и подотчетностью.

Кроме того, когда системы ИИ используются для принятия решений в таких областях, как подбор персонала, здравоохранение или обеспечение правопорядка, логика принятия решения лишена прозрачности. Эта непрозрачность может создавать этические дилеммы и недоверие. Несправедливые или предвзятые решения в таких областях могут иметь серьезные последствия.

Примеры этических проблем, связанных с GenAI

• Модели ИИ, такие как Dall-E, GPT и другие, часто обучаются на данных, извлеченных из Интернета, которые содержат защищенный авторским правом текст, изображения и видео.

• Дело Clearview, где фирма столкнулась с юридическими проблемами за использование миллиардов изображений без согласия для целей распознавания лиц.

Каково влияние этических и моральных проблем, создаваемых GenAI?

Организации, использующие защищенные авторским правом данные без согласия, могут столкнуться с юридическими проблемами. Правовые действия могут привести к крупным штрафам, взысканиям и запретам на определенных рынках. Использование личных данных без согласия может привести к потере доверия потребителей к бренду. Компании, не соблюдающие такие правила, как GDPR или закон об ИИ, могут столкнуться с ограничениями, штрафами и расследованиями.

Дипфейки и синтетические данные

Дипфейки и другие синтетические медиа, созданные с помощью ИИ, представляют собой значительную, часто зловещую, угрозу. Это одна из самых мощных токсичностей, связанных с использованием GenAI. Дипфейки — это гиперреалистичные изображения, видео и аудио, подготовленные с помощью интеллектуальных алгоритмов ИИ.

Создатели дипфейков обычно используют генеративно-состязательные сети или GAN. Дипфейки — эксперты в имитации голоса, поведения и внешнего вида соответствующих лиц. Это очень затрудняет обнаружение их происхождения даже для обученных специалистов.

Хотя эта способность ИИ может эффективно использоваться в творческих целях, она используется для вредоносных действий, таких как кража личных данных, дезинформация и мошенничество.

Как дипфейки влияют на бизнес?

Риски кибербезопасности: Deepfakes бросили вызов традиционным мерам кибербезопасности организаций. Используя deepfakes, кибермошенники могут имитировать образцы лиц или голоса и получать доступ к, казалось бы, защищенным базам данных компаний. Deepfakes также могут использоваться для манипулирования сотрудниками с целью раскрытия конфиденциальной информации, что может нанести вред организациям.

Угроза репутации бренда: Deepfakes могут использоваться для нападения на старших руководителей организации, и это может серьезно повредить ее репутации.

Генеративная гарантия ИИ для выявления рисков

Упомянутые токсичности представляют собой серьезную проблему для пользователей GenAI и предприятий по всему миру. Для организации крайне важно разработать и внедрить структуру гарантии ИИ, которая позволит выявлять возможные риски перед выпуском клиентам. Ниже приведены области, которые можно рассмотреть для подтверждения.

Предвзятость и дискриминация:

• Проводите непрерывные проверки моделей ИИ для выявления и устранения предвзятости.

• Используйте разнообразные наборы данных для обучения, чтобы уменьшить внутреннюю предвзятость.

• Внедряйте инструменты обнаружения предвзятости и механизмы регулярного мониторинга.

Галлюцинации и дезинформация

• Держите людей в курсе для регулярного аудита и проверки.

• Создайте надежный процесс проверки для результатов, сгенерированных ИИ.

• Обеспечьте точность данных с помощью нескольких надежных источников.

Проблемы конфиденциальности и безопасности

• Анонимизируйте данные для защиты личности и конфиденциальности.

• Обеспечьте передовые и безопасные процессы обработки данных для предотвращения несанкционированного доступа.

• Проводите регулярные проверки соответствия и нормативные проверки для соблюдения GDPR и других руководящих принципов.

Токсичный язык и вредоносный контент

• Убедитесь, что алгоритмы обнаружения токсичности используются для проверки результатов.

• Обеспечьте соблюдение строгих этических норм для развертываний ИИ.

• Периодически обновляйте данные обучения, чтобы исключить вредоносный контент.

 

Глубокие подделки и синтетические медиа

• Развертывайте передовые инструменты обнаружения глубоких подделок для пометки и идентификации поддельной информации.

 

• Обучайте сотрудников выявлять и реагировать на мошенничество с использованием deepfake.

• Укрепляйте меры кибербезопасности для защиты от deepfake.

Как Qualitest может помочь

Генеративный ИИ преобразует отрасли, стимулируя инновации и рост. Однако он также несет с собой такие риски, как галлюцинации, предвзятость, токсичность и проблемы с конфиденциальностью. В Qualitest мы специализируемся на проектировании качества, которое гарантирует, что ваши приложения с GenAI будут надежными, прочными и будут соответствовать вашим бизнес-целям.

Наши постоянные исследования и лидерские качества в области GenAI привели нас к созданию решений по обеспечению ИИ. Благодаря внедрению этих решений и тщательному тестированию больших языковых моделей (LLM), приложений «текст в текст» и «текст в изображение» мы активно выявляем и устраняем такие проблемы, как токсичность, галлюцинации и предвзятость, чтобы защитить ваш бренд и улучшить пользовательский опыт.

С Qualitest вы получаете:

• Сокращение галлюцинаций и предвзятости: мы применяем передовые методики тестирования ИИ для обнаружения и устранения галлюцинаций, гарантируя, что ваши системы ИИ будут предоставлять точные, фактические и беспристрастные результаты.

• Улучшенное качество данных и конфиденциальность: наша сквозная структура качества данных и стратегии защиты конфиденциальности гарантируют целостность данных и соответствие требованиям от источника до развертывания.

• Более быстрые и точные глобальные релизы: наше локализационное тестирование проверяет ваши приложения ИИ в разных географических регионах, устраняя культурные предубеждения и обеспечивая точность в региональных контекстах.

• Автоматизированная проверка и постоянное совершенствование: с помощью автоматизированной проверки и состязательного тестирования мы постоянно сравниваем ваши модели ИИ с отраслевыми стандартами, оптимизируя производительность и защищая от угроз.

Трансформируйте свой бизнес с помощью GenAI, одновременно защищая его от потенциальных ловушек. Позвольте Qualitest стать вашим партнером в предоставлении надежных, этичных и перспективных решений ИИ. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы разработать более сильную и умную стратегию ИИ!