Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
Intelligence artificielleLa promesse d’une vitesse de traitement, d’une précision et d’une rentabilité accrues remodèle fondamentalement le financier flux de travail dont dépendent les opérations commerciales mondiales. Cependant, à mesure que les systèmes d’IA assument des rôles décisionnels plus complexes qui ont un impact réel sur la stratégie commerciale, le discernement éthique est une nécessité afin de choisir et d’intégrer ces systèmes. technologies. Lorsqu’ils sont mis en œuvre correctement, ces systèmes peuvent garantir l’intégrité, l’équité et la transparence afin d’éviter les préjugés et de garantir la confidentialité. Cependant, elles comportent également des risques, parmi lesquels les violations de données et une mauvaise contextualisation des données. L’impératif pour les dirigeants est d’être pionnier dans des pratiques responsables qui soutiennent les valeurs fondamentales de l’entreprise sans compromettre l’éthique ni la confiance des parties prenantes ou des utilisateurs.
En rapport: Représentation dans les questions de développement de l’IA – Suivez ces 5 principes pour rendre l’IA plus inclusive pour tous
Étapes vers une mise en œuvre éthique de l’IA
• Former un comité pour aider à développer une politique globale d’éthique de l’IA : Ce groupe devrait inclure des membres de tous les départements (notamment informatique, juridique et conformité). La politique qui en résulte devrait définir les principes et lignes directrices éthiques pour l’utilisation de l’IA au sein d’une organisation, en abordant des problèmes tels que les préjugés, transparence et la responsabilité.
• Investir dans la formation et l’éducation : Pensez à organiser des ateliers et des webinaires axés sur l’éthique de l’IA. Une formation continue peut être dispensée afin que les employés de tous les niveaux et de tous les postes restent informés des développements technologiques et de la manière dont ils peuvent ou non avoir un impact sur l’organisation.
• Prenez au sérieux les pratiques en matière de données : L’établissement de cadres de gouvernance solides garantit que les informations utilisées dans les systèmes d’IA sont exactes, sécurisées et proviennent de sources éthiques. Réaliser des audits réguliers et développer des protocoles autour de la collecte, du stockage et de l’utilisation des données vous permettra de mieux vous conformer à la loi et de doter les entreprises des outils nécessaires pour corriger les problèmes si et quand ils surviennent.
• Collaborez avec des experts : L’établissement de partenariats avec des établissements universitaires, des agences de réglementation et/ou d’autres experts dans le domaine n’est pas seulement utile pour maintenir normes éthiques autour de l’utilisation de l’IA et obtenir des premières informations sur la technologie. Participer aux forums et discussions de l’industrie est également un excellent moyen d’échanger/actualiser les meilleures pratiques.
• Favoriser un environnement de transparence et de responsabilité : L’IA est un nouvel outil comportant de nombreuses inconnues. Pour qu’une entreprise puisse garantir son utilisation éthique, la transparence doit commencer au niveau de la direction. Les entreprises peuvent encourager cela en communiquant régulièrement sur les initiatives en matière d’IA, en discutant ouvertement des défis et des risques qui y sont associés et en impliquant les équipes clés dans le processus de prise de décision. Mieux encore, les entreprises peuvent mettre en œuvre des mécanismes de reporting clairs pour les préoccupations éthiques.
En rapport: Comment l’IA est utilisée pour accroître la transparence et la responsabilité sur le lieu de travail
Gestion des risques : confidentialité, sécurité et transparence
Comme mentionné ci-dessus, l’utilisation de l’IA en finance comporte des pièges potentiels. Par exemple, un programme open source pourrait exposer par inadvertance des données sensibles d’un fournisseur, ce qui pourrait entraîner d’importantes violations de la vie privée. De même, une activité frauduleuse pourrait manipuler l’automatisation des processus de paiement si le système n’a pas été correctement formé. C’est pourquoi il est crucial de former des outils pour reconnaître et réagir aux modèles anormaux qui pourraient être révélateurs d’une fraude.
Ces risques peuvent être atténués de plusieurs manières :
• Adhésion à des réglementations strictes garantissant la conformité et la confiance est une étape essentielle. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe ou le California Consumer Privacy Act (CCPA) en Californie sont des exemples d’organismes/lois de réglementation conçus pour assurer la sécurité des processus. Les États-Unis n’ont pas encore mis en œuvre de réglementation nationale, même si le respect du RGPD et du CCPA peut aider les organisations à garder une longueur d’avance.
• Intégrer les meilleures mesures de sécurité informatique — tels que le cryptage avancé des données au repos et en transit, peuvent protéger les informations privées contre les accès non autorisés et les cybermenaces.
• Sélection de systèmes d’IA qui donnent la priorité à la confidentialité et à la sécurité : Cela est non seulement conforme aux cadres réglementaires, mais fournit également un renforcement supplémentaire contre les vulnérabilités potentielles.
En rapport: Vous pourriez payer des millions d’amendes si vous ne respectez pas les nouvelles réglementations de conformité qui entrent en vigueur cette année. Voici 6 stratégies pour vous garder sous contrôle.
Un effort unifié vers une IA éthique
Une documentation diligente, des mesures de transparence robustes, le respect des pratiques de sécurité et des réglementations de conformité ainsi que des méthodes de sélection strictes des sources de données et de formation des modèles sont autant de pratiques essentielles pour les entreprises qui prennent au sérieux la prévention des violations de la vie privée et de la fraude. Mais le plus important est le contact humain : le meilleur Outils d’IA dans le monde ont encore besoin de la surveillance et de la nuance de l’agent humain pour être efficaces et équilibrés.
Les recherches futures devraient explorer davantage les moyens d’améliorer la transparence, d’améliorer la sécurité et d’étendre l’impact bénéfique de l’IA sur les opérations financières. Ce faisant, les industries et les entreprises favoriseront un environnement dans lequel l’utilisation de l’IA respecte non seulement les normes éthiques, mais favorise également un écosystème financier plus sûr et plus équitable.
août 13, 2024
Comment mettre en œuvre des pratiques éthiques d’IA dans votre entreprise
Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
Intelligence artificielleLa promesse d’une vitesse de traitement, d’une précision et d’une rentabilité accrues remodèle fondamentalement le financier flux de travail dont dépendent les opérations commerciales mondiales. Cependant, à mesure que les systèmes d’IA assument des rôles décisionnels plus complexes qui ont un impact réel sur la stratégie commerciale, le discernement éthique est une nécessité afin de choisir et d’intégrer ces systèmes. technologies. Lorsqu’ils sont mis en œuvre correctement, ces systèmes peuvent garantir l’intégrité, l’équité et la transparence afin d’éviter les préjugés et de garantir la confidentialité. Cependant, elles comportent également des risques, parmi lesquels les violations de données et une mauvaise contextualisation des données. L’impératif pour les dirigeants est d’être pionnier dans des pratiques responsables qui soutiennent les valeurs fondamentales de l’entreprise sans compromettre l’éthique ni la confiance des parties prenantes ou des utilisateurs.
En rapport: Représentation dans les questions de développement de l’IA – Suivez ces 5 principes pour rendre l’IA plus inclusive pour tous
Étapes vers une mise en œuvre éthique de l’IA
• Former un comité pour aider à développer une politique globale d’éthique de l’IA : Ce groupe devrait inclure des membres de tous les départements (notamment informatique, juridique et conformité). La politique qui en résulte devrait définir les principes et lignes directrices éthiques pour l’utilisation de l’IA au sein d’une organisation, en abordant des problèmes tels que les préjugés, transparence et la responsabilité.
• Investir dans la formation et l’éducation : Pensez à organiser des ateliers et des webinaires axés sur l’éthique de l’IA. Une formation continue peut être dispensée afin que les employés de tous les niveaux et de tous les postes restent informés des développements technologiques et de la manière dont ils peuvent ou non avoir un impact sur l’organisation.
• Prenez au sérieux les pratiques en matière de données : L’établissement de cadres de gouvernance solides garantit que les informations utilisées dans les systèmes d’IA sont exactes, sécurisées et proviennent de sources éthiques. Réaliser des audits réguliers et développer des protocoles autour de la collecte, du stockage et de l’utilisation des données vous permettra de mieux vous conformer à la loi et de doter les entreprises des outils nécessaires pour corriger les problèmes si et quand ils surviennent.
• Collaborez avec des experts : L’établissement de partenariats avec des établissements universitaires, des agences de réglementation et/ou d’autres experts dans le domaine n’est pas seulement utile pour maintenir normes éthiques autour de l’utilisation de l’IA et obtenir des premières informations sur la technologie. Participer aux forums et discussions de l’industrie est également un excellent moyen d’échanger/actualiser les meilleures pratiques.
• Favoriser un environnement de transparence et de responsabilité : L’IA est un nouvel outil comportant de nombreuses inconnues. Pour qu’une entreprise puisse garantir son utilisation éthique, la transparence doit commencer au niveau de la direction. Les entreprises peuvent encourager cela en communiquant régulièrement sur les initiatives en matière d’IA, en discutant ouvertement des défis et des risques qui y sont associés et en impliquant les équipes clés dans le processus de prise de décision. Mieux encore, les entreprises peuvent mettre en œuvre des mécanismes de reporting clairs pour les préoccupations éthiques.
En rapport: Comment l’IA est utilisée pour accroître la transparence et la responsabilité sur le lieu de travail
Gestion des risques : confidentialité, sécurité et transparence
Comme mentionné ci-dessus, l’utilisation de l’IA en finance comporte des pièges potentiels. Par exemple, un programme open source pourrait exposer par inadvertance des données sensibles d’un fournisseur, ce qui pourrait entraîner d’importantes violations de la vie privée. De même, une activité frauduleuse pourrait manipuler l’automatisation des processus de paiement si le système n’a pas été correctement formé. C’est pourquoi il est crucial de former des outils pour reconnaître et réagir aux modèles anormaux qui pourraient être révélateurs d’une fraude.
Ces risques peuvent être atténués de plusieurs manières :
• Adhésion à des réglementations strictes garantissant la conformité et la confiance est une étape essentielle. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe ou le California Consumer Privacy Act (CCPA) en Californie sont des exemples d’organismes/lois de réglementation conçus pour assurer la sécurité des processus. Les États-Unis n’ont pas encore mis en œuvre de réglementation nationale, même si le respect du RGPD et du CCPA peut aider les organisations à garder une longueur d’avance.
• Intégrer les meilleures mesures de sécurité informatique — tels que le cryptage avancé des données au repos et en transit, peuvent protéger les informations privées contre les accès non autorisés et les cybermenaces.
• Sélection de systèmes d’IA qui donnent la priorité à la confidentialité et à la sécurité : Cela est non seulement conforme aux cadres réglementaires, mais fournit également un renforcement supplémentaire contre les vulnérabilités potentielles.
En rapport: Vous pourriez payer des millions d’amendes si vous ne respectez pas les nouvelles réglementations de conformité qui entrent en vigueur cette année. Voici 6 stratégies pour vous garder sous contrôle.
Un effort unifié vers une IA éthique
Une documentation diligente, des mesures de transparence robustes, le respect des pratiques de sécurité et des réglementations de conformité ainsi que des méthodes de sélection strictes des sources de données et de formation des modèles sont autant de pratiques essentielles pour les entreprises qui prennent au sérieux la prévention des violations de la vie privée et de la fraude. Mais le plus important est le contact humain : le meilleur Outils d’IA dans le monde ont encore besoin de la surveillance et de la nuance de l’agent humain pour être efficaces et équilibrés.
Les recherches futures devraient explorer davantage les moyens d’améliorer la transparence, d’améliorer la sécurité et d’étendre l’impact bénéfique de l’IA sur les opérations financières. Ce faisant, les industries et les entreprises favoriseront un environnement dans lequel l’utilisation de l’IA respecte non seulement les normes éthiques, mais favorise également un écosystème financier plus sûr et plus équitable.
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