W dobie szybkiego rozwoju technologii AI kluczowym aspektem staje się zapewnienie zgodności tych rozwiązań z obowiązującymi przepisami prawnymi i standardami etycznymi. Ekspert ds. zgodności z prawem AI (AI Compliance) odgrywa zatem nieocenioną rolę na każdym etapie procesu budowy i wdrażania systemów AI. Niniejszy artykuł ma na celu ukazanie, w jaki sposób ekspert AI Compliance może minimalizować ryzyko prawne i etyczne na każdym z etapów tworzenia i implementacji rozwiązania AI.
Etap 1. Definicja Problemu
Opis etapu
- Zidentyfikowanie problemu lub zadania do rozwiązania.
- Zdefiniowanie pożądanego wyniku i wydajności.
Działania eksperta AI Compliance
Na początkowym etapie, gdzie identyfikowany jest problem lub zadanie do rozwiązania, ekspert AI Compliance powinien dokładnie zrozumieć cel projektu, analizując jego potencjalne skutki prawne i etyczne. Dla przykładu, jeśli projekt AI ma na celu optymalizację procesów rekrutacyjnych, ekspert musi zadbać, aby system nie tworzył uprzedzeń wobec żadnej grupy kandydatów. Podczas definiowania pożądanego wyniku i wydajności, należy wziąć pod uwagę aspekty związane z prywatnością danych i ich bezpieczeństwem.
Etap 2. Gromadzenie i Przygotowanie Danych
Opis etapu
- Zebranie odpowiednich danych.
- Czyszczenie danych.
- Wstępnie przetwarzanie i dodawanie etykiet do danych.
- Podzielenie danych na zbiory szkoleniowe, walidacyjne i testowe.
Działania eksperta AI Compliance
W fazie zbierania danych, ekspert AI Compliance musi zapewnić, że dane są zbierane legalnie, a ich wykorzystanie jest zgodne z obowiązującymi przepisami o ochronie danych osobowych, np. w przypadku Europy z RODO. Powinien również przeanalzować zbiory danych pod kątem ryzyk prawnych oraz etycznych. W procesie podziału danych na zbiory szkoleniowe, walidacyjne i testowe, ważne jest, aby zapewnić ich reprezentatywność i unikać uprzedzeń.
Etap 2. Gromadzenie i Przygotowanie Danych
Opis etapu
- Wybór odpowiedniej techniki Al.
- Opracowanie odpowiedniego algorytmu lub architektury modelu.
- Skonfigurowanie parametrów i hiperparametrów modelu.
Działania eksperta AI Compliance
Ekspert AI Compliance powinien współpracować z zespołem technicznym w celu wyboru odpowiedniej techniki AI i opracowania algorytmu, który będzie przejrzysty i sprawiedliwy. Przy konfiguracji parametrów modelu, należy zwrócić uwagę na potencjalne skutki etyczne i ryzyka prawne. Na przykład, algorytm używany do prognozowania zachowań konsumentów nie może naruszać ich prywatności.
Etap 4. Szkolenie Modelu
Opis etapu
- Wprowadzanie dane treningowe do modelu.
- Dostosowanie wagi modelu, aby zminimalizować funkcję utraty (Loss).
- Monitorowanie wydajności modelu wykorzystając dane walidacyjne.
Działania eksperta AI Compliance
Podczas wprowadzania danych treningowych ekspert AI Compliance musi monitorować, aby proces szkolenia był wolny od uprzedzeń. Monitorowanie wydajności modelu na danych walidacyjnych jest również istotne dla oceny jego uczciwości.
Etap 5. Ocena Modelu
Opis etapu
- Przetestowanie wytrenowanego modelu na niewidzianych danych.
- Ocena wydajność na podstawie predefiniowanych wskaźników.
- Identyfikacja obszarów wymagających poprawy lub potencjalnych błędów.
Działania eksperta AI Compliance
W fazie oceny modelu ekspert AI Compliance powinien skupić się na testowaniu modelu na takichnych danych, aby zweryfikować jego sprawiedliwość i bezstronność. Powinien również przeanalzować model pod kątem ryzyk prawnych oraz etycznych. Następnie powinien wykryte ryzyka porównać z ryzykami zinetyfikowanymi na poprzednich etapach budowania modelu.
Etap 6. Dostrajanie i Optymalizacja Modelu
Opis etapu
- Dostosowanie hiperparametrów lub architektury modelu.
- Optymalizacja wydajnościowa lub powiększania danych.
- Ponowne trenowanie modelu i ocena wydajności.
Działania eksperta AI Compliance
Podczas dostosowywania hiperparametrów lub architektury modelu, ekspert AI Compliance powinien zwracać uwagę na eliminację wszelkich przejawów stronniczości. Również optymalizacja modelu wymaga ciągłego monitorowania i ewaluacji z punktu widzenia zgodności z prawem i etyką. Kolejnym ważnym zadaniem eksperta AI Complance jest zarządzanie odpowiedniego audytu zgodności z przepisami prawa oraz etyki.
Etap 7. Rozwój Modelu
Opis etapu
- Integracja wytrenowanego modelu z aplikacją docelową.
- Monitorowanie wydajności modelu w rzeczywistych scenariuszach.
- W razie potrzeby aktualizacja modelu o nowe dane lub techniki.
Działania eksperta AI Compliance
Wdrażając model w rzeczywistych scenariuszach, ekspert AI Compliance musi dopilnować aby był on oraz jego zachowanie odpowiednio monitorowany. Konieczne jest zwracenie uwagi na wszelkie nieprzewidziane konsekwencje. Również aktualizacje modelu uwzględniające nowe dane i techniki, powinny być wykonywane z zachowaniem kontroli zgodności z prawem.
Etap 8. Utrzymanie Modelu
Opis etapu
- Kontrola uczciwości, odpowiedzialności i przejrzystości systemu Al.
- Zaadresowanie potencjalnych i wykrytych uprzedzeń oraz niezamierzonych konsekwencji.
- Postępujowanie zgodnie z wytycznymi dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa danych.
Działania eksperta AI Compliance
Na tym etapie, ekspert AI Compliance ma za zadanie kontrolować wdrożone rozwiązanie w kontekście zachowania uczciwości i przejrzystości. Zajmuje się on również potencjalnymi uprzedzeniami i problemami z prywatnością danych i innymi naruszeniami prawnymi, które mogą się pojawić na etapie eksploatacji AI. Działania eksperta AI Compliance mają na tym etapie charakter ciągły.
Podsumowanie
Rola eksperta AI Compliance w procesie budowy i wdrożenia rozwiązań AI jest nieoceniona. Zapewnia ona, że systemy te są nie tylko technologicznie zaawansowane, ale także etyczne i zgodne z obowiązującymi przepisami prawnymi. Dzięki ich pracy możliwe jest minimalizowanie ryzyk związanych z wdrażaniem technologii AI. To przełoży się na bezpieczeństwo i zaufanie użytkowników do tych rozwiązań. Włączenie eksperta AI Compliance od pierwszego etapu minimalizuje ryzyko związane z wytworzeniem i uruchomieniem systemu AI niezgodnego z przepisami prawa oraz zasadami etycznymi.. Jeżeli te niezgodności ujawnią się na ostatnim etapie to koszty naprawy AI mogą być wysokie. Finalnie to może oznaczać, że cały projekt będzie nieoplacalny biznesowo.