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為何不該盲目相信AI?施耐德電機建議應檢視企業是否做到最高標準的道德與信任

  • 企業應用AI時除了符合法律規範,也需考量道德與信任,盡力避免產生偏誤或偏見
  • 若要建立可信任的AI,需AI專家與數據科學家參與,預測風險並不斷優化、改善系統
  • 施耐德電機以最高標準的道德與信任導入AI,提供負責任的AI解決方案

2023 6 21 日,台北訊】

現正處於AI發展史上的關鍵時期,人類以前所未有的規模和速度在各個領域應用AI技術。隨著AI使用日漸普及,社會上興起關於倫理、責任、信任的討論,企業也需在使用AI提升效率的同時做好風險管理。尤其現階段AI仍有諸多不完善之處,例如圖像辨識無法精確判別差異、以及招聘建議可能含有偏見等種種例子顯示人們並不能完全信任AI

能源管理及自動化領域的數位轉型領導者法商施耐德電機Schneider Electric建議企業在開發與使用AI時,應堅持遵守以下三項準則:

符合法律與規範

如施耐德電機擁有完善的網路安全政策,符合ISO/IEC 29147和ISO/IEC 30111的標準,同時積極參與AI法律的制訂,並承諾完全遵守相關法規。

道德與信任守則

施耐德電機以最高標準的道德與信任,對減少碳排降低能耗做出承諾,而將AI導入解決方案時,也以同樣高標準的道德與信任作為原則。

內部政策與流程

施耐德電機擁有數位風險與數據管理主管負責AI專案,並成立RAI工作小組(Responsible AI Workgroup)跟進歐洲與美國最新的AI法案,持續關注倫理議題。

 

此外,上下文情境、數據來源、解釋方式都可能導致AI產生的結果有偏誤或偏見,這讓AI信任議題變得極為複雜。以機器學習(MLMachine Learning)來說,就算風險與其他數位技術類似,但由於系統更加複雜,風險的規模便更大、更難避免、更難追蹤、更難解釋。

若想克服這些挑戰,建立可信任的AI,有以下兩點關鍵:

專業知識和AI專家

AI應用將對人類產生深遠的影響,因此AI專家和數據科學家往往要擔任道德的守門員,他們檢測偏見、建立回饋循環(Feedback Loops)、檢驗運行異常以避免資料下毒攻擊(Data Poisoning)。在發展與應用AI時,企業必須選擇有價值的案例、挑選和清理數據、測試模型並控制其行為,這些都需要大量的專業知識與技術。若是出現異常,模型需要重新學習,以改善系統並避免使用特例數據而引發偏見。

風險預測

目前多數的AI監管都以風險預測為基礎,從設計階段開始,就必須考量錯誤或異常數據、網路攻擊可能導致的問題,並預測潛在後果。藉此,AI專家能及早採取相關動作來降低風險,例如改善訓練AI模型的資料庫、檢測數據漂移(運行時的異常數據變化),盡可能做好防護措施。另外,若AI的信心水準低於一定值,團隊也務必確保人類參與關鍵決策。

 

人們不能盲目相信AI,企業也要選擇具有專業知識且可信任的AI供應商合作,確保服務符合最高標準的倫理道德、數據隱私、網路安全。施耐德電機提供關鍵設施的解決方案,包含國家電網、核電廠、醫院、汙水處理等,因此深知道德與信任的重要性,作為一家可信任的企業、持續開發可信任的AI解決方案並以同樣負責任的方式導入AI,確保服務與產品兼具安全、高效、可靠、公正、隱私。

欲了解更多AI解決方案的資訊,請見施耐德電機官方網站

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