De ethische overwegingen en het bestuur die nodig zijn voor verantwoorde adoptie van Al

AI heeft het potentieel om complexe problemen op te lossen, de productiviteit te verhogen en nieuwe kansen te creëren. Het kan echter ook bestaande ongelijkheden verergeren als het niet zorgvuldig wordt ontworpen. Een belangrijke ethische vereiste bij de toepassing van AI is het afstemmen van technologie op menselijke waarden. De kern van deze afstemming wordt gevormd door eerlijkheid, transparantie en verantwoordelijkheid, die de leidraad moeten vormen voor elk AI .

Een grote uitdaging is vooringenomenheid. AI leren van historische data die maatschappelijke vooroordelen kunnen weerspiegelen, waardoor oneerlijke uitkomsten in stand worden gehouden. Bijvoorbeeld bij het aannemen van personeel of het goedkeuren van leningen kunnen bevooroordeelde data bepaalde demografische groepen benadelen, waardoor systemische ongelijkheden worden versterkt.

Uit een onderzoek van de Fed bleek dat zwarte en Latijns-Amerikaanse leners een grotere kans hadden om een lening geweigerd te krijgen en minder gunstige voorwaarden kregen, zelfs als er werd gecontroleerd voor kredietscores. Zelfs met vergelijkbare financiële profielen vertoonden algoritmische modellen verschillen tussen rassen, waarschijnlijk door indirecte vertekeningen in de data (zoals postcode of opleiding).

Het is de verantwoordelijkheid van ontwikkelaars en bedrijfsleiders om ervoor te zorgen dat AI vooroordelen niet bestendigen of verergeren. Voortdurende controle en herevaluatie zijn essentieel omdat maatschappelijke normen evolueren. Wat ooit als eerlijk werd beschouwd, is mogelijk niet langer acceptabel naarmate de eerlijkheid toeneemt en verandert.

AI kan ook de risico's die het genereert beperken en oplossen. Zo past Zest AI, een fintech organisatie, fairness constraints toe in hun leenmodellen om ongelijke impact te verminderen. Hun modellen toonden een toename van 30-40% in goedkeuringspercentages voor beschermde groepen zonder dat het risico op wanbetaling toenam. Dit toont aan dat eerlijk lenen en nauwkeurige risicovoorspelling naast elkaar kunnen bestaan met de juiste technieken.

Om AI te kunnen vertrouwen, moet het begrijpelijk zijn. De complexiteit van veel AI , vooral deep learning-systemen, kan ervoor zorgen dat ze aanvoelen als "zwarte dozen", waarbij zelfs ontwikkelaars beslissingen niet volledig kunnen verklaren. Dit gebrek aan transparantie vermindert het vertrouwen en leidt tot bezorgdheid, met name in sectoren waar veel op het spel staat, zoals de gezondheidszorg, wetshandhaving en de financiële sector.

Transparantie in AI is meer dan het uitleggen van algoritmes; het gaat erom het besluitvormingsproces interpreteerbaar te maken voor mensen. Uitlegbare AI is één manier om ervoor te zorgen dat belanghebbenden de logica achter beslissingen kunnen volgen.

In de gezondheidszorg zouden AI bijvoorbeeld niet alleen een diagnose moeten stellen, maar ook moeten uitleggen welke symptomen tot die conclusie hebben geleid, zodat artsen en patiënten vertrouwen kunnen hebben in AI beslissingen.

In een recente samenwerking heeft een team van experts een Lymfoom Data Hub ontwikkeld om onderzoekers te helpen AI te gebruiken voor snellere diagnose in een vroeg stadium en therapeutische innovatie. Door gebruik te maken van computervisie verkortte het project de diagnosetijd van dagen tot minuten. Data gebruikten heatmaps om de focus van het model te interpreteren, waardoor experts duidelijke inzichten kregen in het besluitvormingsproces.

Transparantie betekent ook openhartig zijn over de beperkingen van AI . Organisaties moeten duidelijk communiceren over wat AI wel en niet kan en ervoor zorgen dat belanghebbenden de potentiële risico's en tekortkomingen begrijpen.

AI maakt gebruik van enorme hoeveelheden data, waarvan een groot deel persoonlijk of gevoelig is, wat ethische bezwaren oproept over privacy en beveiliging. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, moet ook onze toewijding aan het beschermen van de data van individuen toenemen.

Het beschermen van data gaat niet alleen over het volgen van privacyregels; het gaat over het respecteren van de autonomie van individuen over hun persoonlijke informatie. Data moet vanaf het begin worden geïntegreerd in AI door middel van "privacy by design", waarbij privacy een fundamenteel onderdeel is van het ontwikkelingsproces.

Naast privacy is AI cruciaal. Nu AI wordt geïntegreerd in kritieke infrastructuren, kunnen de gevolgen van een data of kwaadwillige aanval desastreus zijn. Organisaties moeten investeren in robuuste cyberbeveiligingsmaatregelen en noodplannen opstellen om risico's te beperken.

Om privacy en beveiliging te garanderen in AI direct-to-consumer marketing, moeten privacy-by-design en security-by-design de basis vormen. Dit betekent dat al in een vroeg stadium robuuste tokenis- en anonimiseringsstrategieën moeten worden gedefinieerd en dat ervoor moet worden gezorgd dat data gedurende de hele levenscyclus beschermd blijven.

De ethische implicaties van AI vragen om sterke governancestructuren. Governance gaat niet alleen over naleving; het gaat over het creëren van verantwoordingssystemen die de levenscyclus van AIbegeleiden, van ontwikkeling tot implementatie.

Een cruciaal onderdeel van AI is het opstellen van ethische richtlijnen en toezichtmechanismen, zoals speciale ethische commissies of comités die ervoor zorgen dat AI aan ethische normen voldoen. In deze commissies moeten verschillende stemmen vertegenwoordigd zijn, zoals ethici, juristen en vertegenwoordigers van de gemeenschap.

Verantwoording is ook belangrijk. Organisaties moeten beslissingen van AI volgen en ingrijpen als dat nodig is. Als een AI schadelijke beslissingen neemt, moeten er duidelijke procedures zijn voor correctie en preventie.

AI moet ook adaptief zijn. Naarmate AI zich ontwikkelt, moeten ook de kaders en het beleid die erop van toepassing zijn veranderen. Voortdurende controle en aanpassing zijn nodig om in te spelen op nieuwe ethische uitdagingen en technologische ontwikkelingen.

Mijn ervaring in de MENA-regio is dat er in de private en publieke sector een toenemende trend is om AI en betrouwbare AI op te richten. AI zijn een centrale referentie geworden voor alle processen met betrekking tot bestuur, beoordeling en besluitvorming voor beleid, praktijken, communicatie, onderzoek, producten en diensten met betrekking tot ethiek. Daarnaast heeft onderzoek aangetoond dat het opzetten van netwerken van vrijwilligers helpt bij het bevorderen van een ethische, verantwoordelijke en betrouwbare cultuur.

De toepassing van AI is geen eenmalige gebeurtenis, maar een voortdurende verantwoordelijkheid. Een ethisch verantwoorde inzet van AI vereist voortdurende controle om ervoor te zorgen dat systemen in lijn blijven met ethische principes. Een belangrijke uitdaging is "drift", waarbij modellen minder nauwkeurig of eerlijk worden naarmate ze nieuwe data tegenkomen of maatschappelijke normen veranderen.

Organisaties moeten AI regelmatig controleren en waar nodig bijscholen. Controle helpt bij het identificeren van vooroordelen, zorgt ervoor dat de data relevant zijn en evalueert de prestaties van het systeem.

Het monitoren van AI kan niet alleen de transparantie verbeteren, maar ook de prestaties. Uit ervaring blijkt dat het implementeren van AI en verklaarbaarheidstoolkits met tientallen algoritmen en methoden voor het interpreteren van datasets de inspanningen voor het monitoren van modellen met 35-50% kan verminderen en de nauwkeurigheid van modellen met 15-30% kan verhogen.

Een verantwoorde toepassing van AI is niet alleen juist, het is ook een concurrentievoordeel. Naarmate AI steeds algemener wordt, zullen belanghebbenden - zowel consumenten als regelgevers - ethische overwegingen zwaarder laten wegen. Bedrijven die kiezen voor ethische AI zullen sterkere relaties opbouwen met klanten, beter talent aantrekken en kostbare juridische en reputatierisico's vermijden.

De toekomst van AI hangt af van ons vermogen om het op verantwoorde wijze te besturen. Door menselijke waarden, transparantie, data en robuust bestuur voorop te stellen, kunnen we het gebruik van AIoptimaliseren en tegelijkertijd de risico's beperken. Ethische AI is niet alleen een wettelijke vereiste of een morele verplichting; het is de basis voor vertrouwen en innovatie.