Легко понять почему Принятие AI стремительно растет в деловом мире. Искусственный интеллект позволяет организациям выйти на новый уровень эффективности, производительности и прибыльности. Он уже зарекомендовал себя как мощный инструмент для получения максимальной информации и стимулирование инноваций.
Но интеграция ИИ в бизнес-операции также вызывает некоторые опасения. Одной из таких проблем является влияние, которое это оказывает на экологические, социальные и управленческие практики (ESG).
Обеспокоенность потребителей по поводу воздействия бизнеса на окружающую среду и культуру значительно возросла за последнее десятилетие. Недавние исследования показывают что 83 процента потребителей считают, что компаниям следует инвестировать в лучшие практики ESG. Чтобы оправдать ожидания потребителей, предприятия стремились адаптировать методы для поддержки здоровых экологических и социальных инициатив.
Рост использования искусственного интеллекта требует, чтобы компании тщательно продумали, как новая технология может повлиять на их усилия по обеспечению ESG.
ИИ и защита окружающей среды
«Одной из ключевых проблем, связанных с инструментами генеративного искусственного интеллекта, является их воздействие на окружающую среду», — говорит Эд Ватал, Основатель Интеллибус. «Его рост не только вызывает новые опасения по поводу последствий для окружающей среды, но и выдвигает на передний план давно существовавшие опасения по поводу пересечения технологий и окружающей среды. Возможности инструментов искусственного интеллекта и их широкое распространение резко усиливают эти опасения».
Ватал — идейный лидер и инвестор в технологии, чьи ключевые проекты включают BigParser — этическую платформу искусственного интеллекта и общедоступные данные для всего мира. Помимо ведущего подразделения Intellibus, которое помогает организациям разрабатывать интеллектуальные бизнес-платформы, Ватал является ведущим преподавателем мастер-класса по искусственному интеллекту, который является совместным проектом NYU SPS и Intellibus.
ИИ полагается на центры обработки данных для хранения огромных наборов данных, используемых для его обучения, а также для расширения возможностей высокоскоростных сетей, необходимых для мобилизации данных. Некоторые эксперты предсказывают, что огромные потребности генеративного ИИ в данных потребуют в 50 раз больше вычислительная мощность в ближайшие пять лет.
Энергия, необходимая для питания центров обработки данных, является постоянной проблемой ESG. Эксперты ожидают, что энергопотребление центров обработки данных может достичь 7.5 процентов общего потребления энергии к 2030 году. Ожидается, что на долю генеративного искусственного интеллекта будет приходиться примерно 1 процент этого потребления.
«Хотя потребление энергии центрами обработки данных, безусловно, является экологической проблемой, это не единственная проблема, которую вызывает искусственный интеллект», — говорит Ватал. «Системы охлаждения в центрах обработки данных также требуют огромного количества энергии. Фактически, 70 процентов всего энергопотребления центров обработки данных уходит на охлаждение и воду. А порядок ориентиров с участием центра обработки данных Google в Даллесе, штат Орегон, выявило, что 25% водоснабжения часть этого города была занята центром обработки данных».
ИИ и социальные проблемы
Влияние ИИ на социальные проблемы в первую очередь сосредоточено на возможности предвзятости в решениях, которые он принимает. При обучении на предвзятых данных генеративный ИИ может увековечить и усилить исторические предрассудки и структурное неравенство. Последние отчеты показывают, что почти 75 процентов предприятий не предпринимают шагов для уменьшения этого типа предвзятости.
Предвзятость при приеме на работу — ключевая проблема, возникшая по мере роста интеграции ИИ.
«Использование генеративных инструментов искусственного интеллекта для усиления процессов подбора персонала становится все более нормой», — говорит Ватал. «Компании используют алгоритмы искусственного интеллекта для всех этапов процесса найма, включая анализ резюме, проверку кандидатов и даже рекомендации по принятию окончательных решений. Поскольку объяснимость, которая включает в себя предоставление логического объяснения причин решений, основанных на ИИ, по-прежнему является проблемой, многие предприятия не могут определить наличие или степень расовой, социальной, гендерной или экономической предвзятости в генеративном скрининге на основе ИИ. или алгоритмы рекомендаций по найму».
Потребности в искусственном интеллекте и управлении
Корпоративное управление включает в себя политику, процессы и меры контроля, которые предприятия реализуют для обеспечения ответственности и этичности своей деятельности. Разработка политики ИИ, обеспечивающей подотчетность, прозрачность, справедливость и безопасность, стала ключевой обязанностью корпоративного управления.
«Разумное корпоративное управление требует от организаций тщательного понимания наборов данных, используемых для обучения ИИ», — объясняет Ватал. «Многие платформы генеративного искусственного интеллекта были обучены на общедоступных интернет-хранилищах данных, называемых Обыкновенный обход. Исследование моделей ИИ, обученных на Common Crawl, указывает на наличие социальной предвзятости и негативные настроения, которые могут привести к репрезентативному вреду конкретных групп».
Управление также должно включать политику взаимодействия сотрудников с генеративным ИИ. Такие организации, как Apple, JP Morgan, Verizon и Amazon, запретили такие инструменты, как ChatGPT на работе. Другие ограничили объем данных, которые могут быть предоставлены генеративному ИИ на рабочем месте.
«Сотрудники, использующие генеративные инструменты искусственного интеллекта без надлежащего разрешения или контроля, могут привести к утечке данных», — предупреждает Ватал. «Операционные ошибки исследователей искусственного интеллекта в Microsoft привели к 38 ТБ данных быть случайно разоблаченным. Сотрудники Samsung случайно раскрытые конфиденциальные данные к генеративным платформам искусственного интеллекта в трех разных случаях».
Несмотря на эти опасения, использование ИИ продолжает расти быстрыми темпами. Задача, стоящая сейчас перед бизнесом, заключается в том, чтобы найти способ использовать возможности ИИ, не нарушая при этом своих обязанностей по ESG. Поиск баланса начинается с признания опасности генеративного ИИ и принятия на себя обязательства проявлять осмотрительный подход к его развертыванию.
