ເມື່ອລະບົບ AI ເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ມີອະຄະຕິໃນການຈ້າງງານ, ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມ, ໃຜເປັນຜູ້ຮັບຜິດຊອບຕາມກົດໝາຍ? ຄູ່ມືນີ້ສະເໜີແຜນທີ່ທີ່ຊັດເຈນສຳລັບທຸລະກິດໂຮນລັງທີ່ກຳລັງເດີນທາງໃນໂລກທີ່ສັບສົນຂອງ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມພວກເຮົາຈະກ້າວໄປໄກກວ່າຄຳສັບທາງວິຊາການເພື່ອເຂົ້າເຖິງຫົວໃຈຂອງຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ການເງິນທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານປະເຊີນ.

ຄວາມສ່ຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນລະບົບ AI ຂອງທ່ານ

ທຸລະກິດຫຼາຍແຫ່ງອາໄສລະບົບອັດຕະໂນມັດເພື່ອປະສິດທິພາບ, ຕັ້ງແຕ່ຊອບແວຕິດຕາມຜູ້ສະໝັກຈົນເຖິງບັອດບໍລິການລູກຄ້າ. ໃນຂະນະທີ່ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ສັນຍາວ່າຈະເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ແຕ່ພວກມັນຍັງມີຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ຖ້າອັລກໍຣິທຶມຖືກສ້າງຂຶ້ນບົນຂໍ້ມູນທີ່ມີອະຄະຕິ ຫຼື ເຫດຜົນທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ມັນສາມາດນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີການຈຳແນກທີ່ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຂອງທ່ານຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ລອງນຶກພາບເຖິງອັລກໍຣິທຶມການຈ້າງງານທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ. ຖ້າການປະຕິບັດການຈ້າງງານໃນອະດີດໄດ້ເອື້ອອຳນວຍໃຫ້ຜູ້ສະໝັກບາງຄົນໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ, AI ຈະຮຽນຮູ້ ແລະ ຊ້ຳຄວາມລຳອຽງນີ້, ໂດຍຫຼຸດອັນດັບຜູ້ສະໝັກທີ່ມີຄຸນສົມບັດເທົ່າທຽມກັນລົງຢ່າງເປັນລະບົບ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ບັນຫາທີ່ສົມມຸດຂຶ້ນເທົ່ານັ້ນ; ມັນເປັນສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານກົດໝາຍໃນໂລກຕົວຈິງທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງຮ້າຍແຮງຕໍ່ຊື່ສຽງຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ.

ເຂົ້າໃຈການເປີດເຜີຍຂອງທ່ານ

ພູມສັນຖານທາງດ້ານກົດໝາຍກຳລັງພັດທະນາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທ້າທາຍທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້. ແນວຄວາມຄິດຂອງຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໃໝ່ທັງໝົດ; ມັນອີງໃສ່ຫຼັກການທາງກົດໝາຍທີ່ໄດ້ຮັບການສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນແລ້ວ, ເຊິ່ງປະຈຸບັນກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ. ການເປີດເຜີຍຂອງບໍລິສັດຂອງທ່ານສາມາດເກີດຂຶ້ນຈາກຫຼາຍຂົງເຂດທີ່ສຳຄັນ:

• ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການລະເມີດຂອງໂຮນລັງ: ຖ້າການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ທີ່ມີອະຄະຕິເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້, ບໍລິສັດຂອງທ່ານອາດຈະຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມລະເລີຍ (ແຜນການ). ນີ້ລວມທັງການບໍ່ກວດສອບ, ທົດສອບ ຫຼື ຕິດຕາມກວດກາລະບົບທີ່ທ່ານໃຊ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

• ການລະເມີດ GDPR: ກົດລະບຽບວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ (GDPR) ມີກົດລະບຽບສະເພາະກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ (ມາດຕາ 22), ໂດຍເນັ້ນໜັກເຖິງຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສ. ຄ່າປັບໃໝສຳລັບການບໍ່ປະຕິບັດຕາມອາດຈະມີຄ່າສູງ, ສູງເຖິງ 4% ຂອງລາຍຮັບປະຈໍາປີທົ່ວໂລກຂອງທ່ານ.

• ກົດໝາຍຕ້ານການຈຳແນກ: ກົດໝາຍຂອງໂຮນລັງຫ້າມການຈຳແນກຢ່າງເຂັ້ມງວດໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງເຊັ່ນ: ເພດ, ຊົນເຜົ່າ ຫຼື ອາຍຸ. ອັລກໍຣິທຶມທີ່ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີລັກສະນະການຈຳແນກ, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະບໍ່ຕັ້ງໃຈກໍຕາມ, ກໍ່ຖືວ່າເປັນການລະເມີດກົດໝາຍພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້.

ຄວາມສ່ຽງສູງຂອງຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອັລກໍຣິທຶມ

ຜົນສະທ້ອນຂອງການເຮັດຜິດພາດນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນທິດສະດີເທົ່ານັ້ນ. ຊາວໂຮນລັງ ເລື່ອງລາວກ່ຽວກັບຕີນ (ເລື່ອງອື້ສາວກ່ຽວກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງເດັກ) ເປັນສັນຍານເຕືອນທີ່ຈະແຈ້ງ. ອັລກໍຣິທຶມທີ່ໃຊ້ໂດຍເຈົ້າໜ້າທີ່ພາສີໄດ້ໝາຍຄອບຄົວຫຼາຍພັນຄອບຄົວຜິດໃນການສໍ້ໂກງ, ເຊິ່ງຫຼາຍຄົນມາຈາກຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ຄວາມພິນາດທາງດ້ານການເງິນ ແລະ ວິກິດການແຫ່ງຊາດ.

ກໍລະນີນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ "ລະບົບເຮັດຜິດພາດ" ບໍ່ແມ່ນການປ້ອງກັນທາງກົດໝາຍທີ່ຖືກຕ້ອງ. ອົງກອນຕ່າງໆຕ້ອງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເກີດຈາກເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພວກເຂົາເລືອກທີ່ຈະໃຊ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການປົກຄອງແບບມີປະສິດທິພາບເປັນສິ່ງຈຳເປັນ.

ຄູ່ມືນີ້ຖືກອອກແບບມາສຳລັບຜູ້ນຳທຸລະກິດ ແລະ ຜູ້ຈັດການ, ບໍ່ແມ່ນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ພວກເຮົາຈະສະໜອງຍຸດທະສາດທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເພື່ອລະບຸອະຄະຕິທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ເຂົ້າໃຈພັນທະທາງກົດໝາຍຂອງທ່ານພາຍໃຕ້ກົດໝາຍຂອງໂຮນລັງ ແລະ ສະຫະພາບເອີຣົບ, ແລະ ສ້າງຂອບການຄຸ້ມຄອງທີ່ປົກປ້ອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ ແລະ ສົ່ງເສີມນະວັດຕະກຳທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ຄວາມລຳອຽງຂອງອັລກໍຣິທຶມໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດຕໍ່ທຸລະກິດຂອງທ່ານ

ລອງຄິດເຖິງລະບົບ AI ຂອງເຈົ້າຄືກັບນັກຮຽນທີ່ຮຽນຈາກຫໍສະໝຸດທີ່ມີອະຄະຕິ. ຖ້າປຶ້ມເຕັມໄປດ້ວຍຄວາມຄິດແບບເກົ່າ ຫຼື ບໍ່ໄດ້ເປັນຕົວແທນຂອງທຸກຄົນຢ່າງຍຸດຕິທຳ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງນັກຮຽນກ່ຽວກັບໂລກຈະບິດເບືອນ. ບໍ່ແປກໃຈເລີຍ, ການຕັດສິນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າຈະສະທ້ອນເຖິງອະຄະຕິເຫຼົ່ານັ້ນ. ນີ້ແມ່ນອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມໂດຍຫຍໍ້: ສຽງສະທ້ອນດິຈິຕອນຂອງອະຄະຕິຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຖືກຂະຫຍາຍອອກໃນລະດັບ ແລະ ຄວາມໄວທີ່ມະນຸດບໍ່ສາມາດທຽບເທົ່າໄດ້.

ສຳລັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ, ນີ້ບໍ່ແມ່ນບັນຫາທາງດ້ານເຕັກນິກທີ່ເປັນນາມທຳ. ມັນເປັນເສັ້ນທາງໂດຍກົງໄປສູ່ບັນຫາທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ການເງິນທີ່ຮ້າຍແຮງ. ເມື່ອຮູບແບບ AI ຂອງທ່ານ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ ຫຼື ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍຕົວເລືອກການອອກແບບທີ່ບໍ່ດີ, ຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີການຈຳແນກ, ອົງກອນຂອງທ່ານສາມາດ ແລະ ຈະຕ້ອງຮັບຜິດຊອບພາຍໃຕ້ກົດໝາຍຂອງໂຮນລັງ.

ຈາກຂໍ້ບົກຜ່ອງດ້ານເຕັກນິກໄປສູ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງກົດໝາຍ

ຈຸດສຳຄັນຂອງບັນຫາແມ່ນວ່າ ອັລກໍຣິທຶມທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນກາງຢູ່ເທິງພື້ນຜິວສາມາດສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີການຈຳແນກຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ລະບົບອັດຕະໂນມັດບໍ່ຕ້ອງການເຈດຕະນາຮ້າຍເພື່ອກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ; ໃນสายຕາຂອງກົດໝາຍ, ມັນ... ຜົນກະທົບ ແມ່ນສິ່ງທີ່ສຳຄັນ. ສິ່ງນີ້ສ້າງການເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງລະຫວ່າງບັນຫາທາງດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ບັນຫາທາງດ້ານກົດໝາຍ.

ພາຍໃຕ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການລະເມີດຂອງໂຮນລັງ, ສິ່ງນີ້ເອີ້ນວ່າ ແຜນການ (ການກະທຳທີ່ຜິດກົດໝາຍ). ຖ້າການຕັດສິນໃຈທີ່ມີອະຄະຕິຂອງລະບົບ AI ຂອງທ່ານເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍ - ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໂດຍການປະຕິເສດໃບສະໝັກເງິນກູ້ຢ່າງບໍ່ຍຸດຕິທຳ ຫຼື ການກັ່ນຕອງຜູ້ສະໝັກວຽກທີ່ມີຄຸນວຸດທິ - ບໍລິສັດຂອງທ່ານອາດຈະຖືກຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມລະເລີຍ. ການໂຕ້ຖຽງວ່າ "ອັລກໍຣິທຶມເປັນຜູ້ເຮັດມັນ" ບໍ່ແມ່ນການປ້ອງກັນທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ອົງກອນຂອງທ່ານມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ເຄື່ອງມືທີ່ອົງກອນນຳໃຊ້. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິ, ບໍ່ວ່າຈະມາຈາກມະນຸດ ຫຼື ອັລກໍຣິທຶມ, ສາມາດກະຕຸ້ນໃຫ້ເກີດການຮຽກຮ້ອງຄ່າເສຍຫາຍ, ຄ່າປັບໄໝດ້ານກົດລະບຽບ, ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຊື່ສຽງຢ່າງຮ້າຍແຮງ.

ຫຼັກການນີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງໜ້າເສົ້າໃຈໂດຍ ເລື່ອງລາວກ່ຽວກັບຕີນ, ຫຼື ເລື່ອງອະນາຈານຜົນປະໂຫຍດຂອງເດັກ, ທີ່ນີ້ໃນປະເທດເນເທີແລນ. ລະຫວ່າງປີ 2015 ແລະ 2019, ອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຂອງເຈົ້າໜ້າທີ່ພາສີໄດ້ໝາຍພໍ່ແມ່ຫຼາຍພັນຄົນວ່າເປັນຜູ້ສໍ້ໂກງຢ່າງຜິດພາດ, ເຊິ່ງເປັນລະບົບທີ່ແນໃສ່ຜູ້ທີ່ມີສອງສັນຊາດຢ່າງບໍ່ສົມສ່ວນ. ຂະບວນການອັດຕະໂນມັດນີ້ໄດ້ກຳນົດປ້າຍທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໂດຍອີງໃສ່ລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງ, ເຊິ່ງເປັນການລະເມີດກົດລະບຽບຂອງ GDPR ຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ.

ຜົນກະທົບທີ່ຕົກຄ້າງແມ່ນຮ້າຍແຮງຫຼາຍ. 30,000 ຄອບຄົວ ຖືກບັງຄັບໃຫ້ຈ່າຍຄືນຜົນປະໂຫຍດ, ໂດຍຄ່າຊົດເຊີຍທັງໝົດຂອງລັດຖະບານໃນປັດຈຸບັນຄາດວ່າຈະເກີນ billion 3 ພັນລ້ານສຳລັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບທັດສະນະທາງດ້ານກົດໝາຍ, ນີ້ ພາບລວມທີ່ເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບກົດໝາຍ AI ຂອງໂຮນລັງ ໃຫ້ລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບກົດລະບຽບ AI ໃນປະເທດເນເທີແລນ.

ອະຄະຕິເຂົ້າມາໃນລະບົບຂອງທ່ານແນວໃດ

ອະຄະຕິຂອງອັລກໍຣິທຶມບໍ່ແມ່ນບັນຫາດຽວທີ່ໂດດດ່ຽວ. ມັນສາມາດເຂົ້າມາໃນຫຼາຍຈຸດໃນລະຫວ່າງການພັດທະນາ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI. ການເຂົ້າໃຈວ່າຊ່ອງໂຫວ່ເຫຼົ່ານີ້ຢູ່ໃສແມ່ນບາດກ້າວທຳອິດໃນການຈັດການຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງອະຄະຕິຂອງອັລກໍຣິທຶມຂອງທ່ານ.

• ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີອະຄະຕິ: ຖ້າຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ທ່ານປ້ອນເຂົ້າແບບຈຳລອງຂອງທ່ານສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງອະຄະຕິທາງສັງຄົມທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ (ຕົວຢ່າງ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຜູ້ຊາຍໃນບົດບາດຜູ້ນຳ), AI ຈະຮຽນຮູ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ເປັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຮັດຊ້ຳຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນ.

• ການອອກແບບຮູບແບບທີ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ: ຄຸນສົມບັດ ແລະ ຕົວແປທີ່ທ່ານເລືອກສຳລັບຮູບແບບຂອງທ່ານສາມາດມີຄວາມສຳພັນກັບລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງເຊັ່ນ: ຊົນເຜົ່າ ຫຼື ເພດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕັ້ງໃຈ. ຕົວຢ່າງຄລາສສິກແມ່ນການໃຊ້ລະຫັດໄປສະນີເປັນຕົວແທນສຳລັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືດ້ານສິນເຊື່ອ, ເຊິ່ງສາມາດນຳໄປສູ່ການຈຳແນກທາງອ້ອມຖ້າລະຫັດເຫຼົ່ານັ້ນເຊື່ອມໂຍງຢ່າງແຂງແຮງກັບກຸ່ມປະຊາກອນສະເພາະ.

• ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ: ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບທີ່ອອກແບບມາເປັນຢ່າງດີກໍ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ໃນລັກສະນະທີ່ມີການຈຳແນກ. ຖ້າລະບົບການຮັບຮູ້ໃບໜ້າມີຄວາມຖືກຕ້ອງໜ້ອຍກວ່າສຳລັບບຸກຄົນທີ່ມີສີຜິວເຂັ້ມກວ່າ, ການນຳໃຊ້ມັນໃນສະພາບການຄວາມປອດໄພອາດຈະນຳໄປສູ່ອັດຕາການກ່າວຫາທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຕໍ່ກຸ່ມໃດໜຶ່ງທີ່ສູງຂຶ້ນ.

ແຕ່ລະຈຸດເຫຼົ່ານີ້ສະແດງເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວທາງດ້ານກົດໝາຍທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ. ສິ່ງສຳຄັນທີ່ຄວນຮູ້ຄື: ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນບັນຫາດ້ານໄອທີເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນຄວາມສ່ຽງທາງທຸລະກິດຫຼັກທີ່ຕ້ອງການການກວດສອບຈາກທີມງານທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ. ການບໍ່ສົນໃຈມັນໝາຍເຖິງການເຮັດໃຫ້ອົງກອນຂອງທ່ານປະເຊີນກັບຜົນສະທ້ອນທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ການເງິນທີ່ຮ້າຍແຮງ.

ການເຂົ້າໃຈພັນທະທາງກົດໝາຍຂອງທ່ານພາຍໃຕ້ກົດໝາຍຂອງໂຮນລັງ ແລະ ສະຫະພາບເອີຣົບ

ເມື່ອລະບົບ AI ເຮັດຜິດພາດ ແລະ ກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ, ທ່ານອາດຈະສົມມຸດວ່າມີ "ກົດໝາຍ AI" ສະເພາະໃດໜຶ່ງທີ່ນຳໃຊ້ໄດ້. ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບແມ່ນຖືກກຳນົດຜ່ານການປະສົມປະສານຂອງກອບກົດໝາຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ແລະ ກອບກົດໝາຍໃໝ່.

ສຳລັບທຸລະກິດໃດກໍ່ຕາມທີ່ໃຊ້ AI ໃນປະເທດເນເທີແລນ, ຄວາມເຂົ້າໃຈ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມ ໝາຍເຖິງການເຂົ້າໃຈສາມເສົາຄໍ້າຫຼັກຄື: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການກະທຳຜິດຂອງໂຮນລັງ, GDPR, ແລະ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ທີ່ຈະມາເຖິງ. ແຕ່ລະອັນແກ້ໄຂບັນຫາຈາກມຸມມອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ສ້າງເຄືອຂ່າຍຂອງໜ້າທີ່ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງທ່ານ.

ມູນນິທິ: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການລະເມີດຂອງໂຮນລັງ

ໃນລະດັບພື້ນຖານທີ່ສຸດ, ຖ້າ AI ຂອງທ່ານກໍ່ໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງ, ການຮຽກຮ້ອງສາມາດຖືກນຳມາໃຊ້ພາຍໃຕ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການທໍລະມານຂອງໂຮນລັງ. ໂດຍສະເພາະ, ມາດຕາ 6:162 ຂອງປະມວນກົດໝາຍແພ່ງໂຮນລັງ (Burgerlijk Wetboek)ຫຼັກການທີ່ມີມາດົນນານນີ້ກວມເອົາຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການກະທຳທີ່ຜິດກົດໝາຍໃດໆ (ແຜນການ) ທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນອື່ນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ສິ່ງນີ້ໃຊ້ໄດ້ກັບອັລກໍຣິທຶມທີ່ມີອະຄະຕິແນວໃດ? ການກະທຳທີ່ຜິດກົດໝາຍອາດຈະເປັນພຽງແຕ່ຄວາມລະເລີຍໃນສ່ວນຂອງທ່ານ. ລອງຄິດເຖິງສະຖານະການຕ່າງໆເຊັ່ນ:

• ການນຳໃຊ້ລະບົບ AI ໂດຍບໍ່ໄດ້ກວດສອບຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບອະຄະຕິ.

• ການຝຶກໂມເດວຂອງທ່ານດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມບິດເບືອນ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ຈຳແນກ.

• ບໍ່ສາມາດຕິດຕາມກວດກາອັລກໍຣິທຶມເພື່ອຊອກຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິເມື່ອມັນເຮັດວຽກ.

• ການບໍ່ສົນໃຈສັນຍານທີ່ຊັດເຈນວ່າລະບົບກຳລັງຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ.

ຖ້າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງຖືກປະຕິເສດຢ່າງບໍ່ຍຸດຕິທຳໃນການໃຫ້ກູ້ຢືມ, ວຽກເຮັດງານທຳ, ຫຼື ທີ່ຢູ່ອາໄສຍ້ອນ AI ທີ່ມີອະຄະຕິຂອງທ່ານ, ແລະ ພວກເຂົາສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມລະເລີຍຂອງອົງກອນຂອງທ່ານໄດ້ນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບດັ່ງກ່າວ, ພວກເຂົາມີຄະດີທີ່ໜັກແໜ້ນຕໍ່ທ່ານ. ຈາກທັດສະນະທາງດ້ານກົດໝາຍນີ້, ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອັລກໍຣິທຶມບໍ່ແຕກຕ່າງຈາກຄວາມລົ້ມເຫຼວທາງທຸລະກິດອື່ນໆທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍ.

ບົດບາດອັນມີອິດທິພົນຂອງ GDPR ໃນການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ

ຕໍ່ໄປ, ກົດລະບຽບວ່າດ້ວຍການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ (GDPR) ໄດ້ເພີ່ມຊັ້ນທີ່ສຳຄັນອີກຊັ້ນໜຶ່ງ, ໂດຍສຸມໃສ່ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳໃນການຕັດສິນໃຈແບບອັດຕະໂນມັດ. ຜົນກະທົບຂອງມັນຕໍ່ອະຄະຕິຂອງອັລກໍຣິທຶມແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.

ບົດຄວາມທີ່ສຳຄັນຢູ່ນີ້ແມ່ນ ມາດຕາ 22 ຂອງ GDPRມັນໃຫ້ສິດແກ່ບຸກຄົນ ບໍ່ ຈະຕ້ອງຂຶ້ນກັບການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ການປະມວນຜົນແບບອັດຕະໂນມັດເທົ່ານັ້ນ — ເຊັ່ນ: ການສ້າງໂປຣໄຟລ໌ — ຖ້າການຕັດສິນໃຈນັ້ນມີຜົນກະທົບທາງກົດໝາຍ ຫຼື ມີຜົນກະທົບທີ່ສຳຄັນຄ້າຍຄືກັນຕໍ່ພວກເຂົາ.

ເວົ້າງ່າຍໆ, ສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງເຊັ່ນ: ການຈ້າງງານ, ການໄລ່ອອກ, ຫຼື ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ, ທ່ານບໍ່ສາມາດປ່ອຍໃຫ້ອັລກໍຣິທຶມມີສິດຕັດສິນສຸດທ້າຍໄດ້. ຕ້ອງມີການກວດສອບຂອງມະນຸດທີ່ມີຄວາມໝາຍ. ການເພິ່ງພາເຄື່ອງຈັກຢ່າງດຽວໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການລະເມີດໂດຍກົງ, ແລະ ຄ່າປັບໃໝອາດຈະສູງຫຼາຍ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຫຼັກການຂອງ GDPR ກ່ຽວກັບຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສໝາຍຄວາມວ່າທ່ານຕ້ອງສາມາດອະທິບາຍໄດ້ ວິທີການ AI ຂອງເຈົ້າຕັດສິນໃຈເອງ. ຖ້າເຈົ້າບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້, ເຈົ້າຢູ່ໃນພື້ນຖານທາງກົດໝາຍທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ. ການລົງໂທດສຳລັບການລະເມີດ GDPR ແມ່ນຮຸນແຮງ, ອາດຈະມີຜົນກະທົບຮ້າຍແຮງ 20 ລ້ານເອີໂຣ ຫຼື 4% ຂອງລາຍຮັບປະຈໍາປີທົ່ວໂລກຂອງທ່ານ, ອັນໃດກໍ່ຕາມທີ່ສູງກວ່າ.

ການເບິ່ງໄປຂ້າງໜ້າ: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ

ລະບຽບການໂດຍກົງທີ່ສຸດທີ່ແນໃສ່ຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈະມາເຖິງ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EUມັນແນະນຳຂອບການເຮັດວຽກທີ່ອີງໃສ່ຄວາມສ່ຽງເຊິ່ງຈະປັບປ່ຽນພູມສັນຖານທາງກົດໝາຍສຳລັບ AI. ກົດໝາຍດັ່ງກ່າວຈັດຮຽງລະບົບ AI ເປັນໝວດໝູ່ໂດຍອີງໃສ່ທ່າແຮງທີ່ຈະເປັນອັນຕະລາຍ, ໂດຍວາງຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເຂັ້ມງວດທີ່ສຸດຕໍ່ລະບົບທີ່ຖືວ່າ "ມີຄວາມສ່ຽງສູງ".

ເຄື່ອງມືທາງທຸລະກິດທົ່ວໄປຫຼາຍຢ່າງ, ເຊັ່ນ: AI ທີ່ໃຊ້ໃນການຮັບສະໝັກ, ການຄຸ້ມຄອງພະນັກງານ, ແລະ ການສະໝັກສິນເຊື່ອ, ແມ່ນຖືກກຳນົດໃຫ້ຕົກຢູ່ໃນໝວດໝູ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງນີ້.

ນີ້ແມ່ນພາບລວມໂດຍຫຍໍ້ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບເອີຣົບຈະຮຽກຮ້ອງສຳລັບລະບົບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງເຫຼົ່ານີ້:

• ການປະເມີນຄວາມສອດຄ່ອງຢ່າງເຂັ້ມງວດ ກ່ອນທີ່ AI ຈະສາມາດນຳມາໃຊ້ປະໂຫຍດໄດ້.

• ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງການສ້າງຄວາມລຳອຽງຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

• ເອກະສານດ້ານວິຊາການລະອຽດ ແລະ ການບັນທຶກເພື່ອຮັບປະກັນການຕິດຕາມໄດ້.

• ຄວາມໂປ່ງໃສທີ່ຊັດເຈນ ມາດຕະການຕ່າງໆ ເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈວ່າພວກເຂົາກຳລັງພົວພັນກັບ AI.

• ການຕິດຕາມກວດກາຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ ເພື່ອແຊກແຊງ ແລະ ແກ້ໄຂຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງໃດໆ.

ເພື່ອໃຫ້ຂອບການເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນ, ນີ້ແມ່ນຕາຕະລາງທີ່ປຽບທຽບວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງພວກມັນຕໍ່ກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງອັລກໍຣິທຶມ.

ການປຽບທຽບຂອບກົດໝາຍສຳລັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງອັລກໍຣິທຶມ

ດັ່ງທີ່ຕາຕະລາງສະແດງໃຫ້ເຫັນ, ຜົນສະທ້ອນທາງກົດໝາຍມາຈາກຫຼາຍທິດທາງ. ສິ່ງທີ່ອາດຈະຖືກພິຈາລະນາວ່າເປັນຄວາມລະເລີຍງ່າຍໆພາຍໃຕ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການກະທຳຜິດກໍ່ອາດຈະເປັນການລະເມີດ GDPR ທີ່ສຳຄັນ ແລະ ການລະເມີດກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ພ້ອມໆກັນ.

ການລົງໂທດສຳລັບການບໍ່ປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ແມ່ນຖືກກຳນົດໃຫ້ໃຫຍ່ກວ່າການລົງໂທດພາຍໃຕ້ GDPR. ກົດໝາຍໃໝ່ນີ້ກຳລັງປ່ຽນການປະຕິບັດ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຈາກ 'ສິ່ງທີ່ດີທີ່ຈະມີ' ໄປສູ່ຄວາມຈຳເປັນທາງກົດໝາຍທີ່ເຂັ້ມງວດ. ທ່ານສາມາດເຂົ້າໄປເບິ່ງລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມໄດ້ໃນຄູ່ມືລະອຽດຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບ ດ້ານກົດໝາຍຂອງປັນຍາປະດິດ ແລະ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ.

ຄວາມຮັບຜິດຊອບມີບົດບາດແນວໃດໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ

ມັນເປັນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ຈະປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບທິດສະດີ ແລະ ລະບຽບການທາງດ້ານກົດໝາຍ, ແຕ່ອີກສິ່ງໜຶ່ງແມ່ນເພື່ອເບິ່ງວ່າມັນສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດຕົວຈິງແນວໃດ. ເພື່ອເຂົ້າໃຈຢ່າງແທ້ຈິງ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມ, ພວກເຮົາຕ້ອງເບິ່ງວ່າສານໂຮນລັງກຳລັງແປຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ເປັນຜົນສະທ້ອນຕົວຈິງແນວໃດ. ຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ດຶງຄວາມສ່ຽງອອກຈາກສິ່ງທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ ແລະ ວາງມັນໄວ້ຢ່າງຊັດເຈນໃນຄວາມເປັນຈິງຂອງການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ.

ກໍລະນີສຳຄັນ ແລະ ສະຖານະການທາງທຸລະກິດຕົວຈິງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຮັບຜິດຊອບບໍ່ແມ່ນໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ຫ່າງໄກ. ມັນເປັນບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງໃນປະຈຸບັນທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທາງດ້ານການເງິນ ແລະ ຊື່ສຽງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ແບບຢ່າງຂອງໂຮນລັງ: ຄຳຕັດສິນຂອງ SyRI

ຊ່ວງເວລາປ່ຽນແປງສຳລັບອະຄະຕິທາງດ້ານອັລກໍຣິທຶມໃນກົດໝາຍໂຮນລັງໄດ້ເກີດຂຶ້ນກັບຄຳຕັດສິນຂອງ SyRI ໃນ ກຸມ​ພາ 2020ກໍລະນີດັ່ງກ່າວໝູນວຽນຢູ່ອ້ອມຮອບແພລດຟອມ System Risk Indication (SyRI), ເຊິ່ງເປັນອັລກໍຣິທຶມລັບທີ່ລັດຖະບານໃຊ້ເພື່ອກວດຫາການສໍ້ໂກງ. ລະບົບນີ້ໄດ້ດຶງເອົາຂໍ້ມູນມາຈາກ 17 ກະຊວງຕ່າງໆເພື່ອກວດກາພົນລະເມືອງຫຼາຍລ້ານຄົນ ສຳລັບການສໍ້ໂກງທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຫວັດດີການ, ພາສີ ແລະ ຜົນປະໂຫຍດອື່ນໆ.

ສານເມືອງເຮກໄດ້ຢຸດເວທີດັ່ງກ່າວ, ໂດຍຕັດສິນວ່າເປັນການລະເມີດສິດທິມະນຸດ. ການຕັດສິນຂອງສານຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ສຳຄັນຫຼາຍຢ່າງທີ່ເປັນບົດຮຽນທີ່ມີພະລັງສຳລັບອົງກອນໃດກໍ່ຕາມທີ່ໃຊ້ AI. ສານພົບວ່າຂະບວນການຂອງ SyRI ແມ່ນບໍ່ໂປ່ງໃສ, ຄວາມຈຳເປັນຂອງມັນບໍ່ໄດ້ຮັບການພິສູດ, ແລະມັນສ້າງຄວາມສ່ຽງສູງຕໍ່ການຈຳແນກ. ລະບົບໄດ້ໝາຍ "ການປະສົມປະສານຂໍ້ມູນທີ່ຜິດປົກກະຕິ" ໂດຍບໍ່ມີການສືບສວນສ່ວນບຸກຄົນ - ການປະຕິບັດທີ່ເຫັນວ່າເປັນການລະເມີດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳໂດຍກົງ. ຄຳຕັດສິນນີ້ໄດ້ສົ່ງຂໍ້ຄວາມທີ່ຊັດເຈນວ່າ: ການຂາດຄວາມໂປ່ງໃສ ແລະ ທ່າແຮງສູງສຳລັບການຈຳແນກແມ່ນພື້ນຖານສຳລັບການດຳເນີນຄະດີຕາມກົດໝາຍ.

ກໍລະນີ SyRI ເປັນສັນຍານທີ່ຊັດເຈນ: ທ່ານບໍ່ສາມາດຊ່ອນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງອັລກໍຣິທຶມ "ກ່ອງດຳ". ອົງກອນຕ່າງໆມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການເຂົ້າໃຈ, ໃຫ້ເຫດຜົນ, ແລະ ປົກປ້ອງການຕັດສິນໃຈທີ່ລະບົບອັດຕະໂນມັດຂອງເຂົາເຈົ້າເຮັດ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອການຕັດສິນໃຈເຫຼົ່ານັ້ນມີຜົນກະທົບຢ່າງເລິກເຊິ່ງຕໍ່ຊີວິດຂອງຜູ້ຄົນ.

ການຄິດໄລ່ວ່າໃຜຕ້ອງຮັບຜິດຊອບເມື່ອ AI ເຮັດຜິດພາດແມ່ນສັບສົນແຕ່ເປັນສ່ວນປະກອບທີ່ສຳຄັນຂອງການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງ. ສຳລັບລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ, ທ່ານສາມາດຄົ້ນຫາບົດຄວາມຂອງພວກເຮົາໄດ້ທີ່ ຜູ້ທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ເຮັດໂດຍປັນຍາປະດິດ.

ສະຖານະການທົ່ວໄປທີ່ຄວາມຮັບຜິດຊອບເກີດຂຶ້ນ

ນອກເໜືອໄປຈາກກໍລະນີຂອງລັດຖະບານທີ່ມີຊື່ສຽງ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມມັກຈະເກີດຂຶ້ນໃນການດຳເນີນທຸລະກິດປະຈຳວັນ. ສະຖານະການທົ່ວໄປເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າລະບົບທີ່ມີເຈດຕະນາດີສາມາດສ້າງຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍທີ່ຮ້າຍແຮງໄດ້ງ່າຍປານໃດ.

1. ຂັ້ນຕອນວິທີການຮັບສະໝັກທີ່ມີອະຄະຕິ
ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າບໍລິສັດໜຶ່ງໄດ້ນຳເອົາເຄື່ອງມື AI ໃໝ່ມາໃຊ້ເພື່ອກວດສອບ CV ຫຼາຍພັນໃບ, ໂດຍຫວັງວ່າຈະຊອກຫາຜູ້ສະໝັກທີ່ດີທີ່ສຸດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ອັລກໍຣິທຶມດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການຈ້າງງານຂອງບໍລິສັດເອງເປັນເວລາໜຶ່ງທົດສະວັດ, ເຊິ່ງໂຊກບໍ່ດີ, ມັນສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມມັກທາງປະຫວັດສາດສຳລັບຜູ້ສະໝັກບາງຄົນໃນບົດບາດດ້ານວິຊາການ.

• ຄວາມລົ້ມເຫຼວທາງດ້ານກົດໝາຍ: ປັນຍາປະດິດຮຽນຮູ້ຮູບແບບນີ້ ແລະ ເລີ່ມຫຼຸດລະດັບຜູ້ສະໝັກຄົນອື່ນໆຢ່າງເປັນລະບົບ, ເຖິງແມ່ນວ່າຄຸນສົມບັດຂອງເຂົາເຈົ້າຈະຄືກັນກໍຕາມ. ສິ່ງນີ້ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີລັກສະນະການຈຳແນກທີ່ລະເມີດກົດໝາຍຕ້ານການຈຳແນກຂອງໂຮນລັງ.

• ຜົນສະທ້ອນ: ປັດຈຸບັນບໍລິສັດກຳລັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານກົດໝາຍຈາກຜູ້ສະໝັກທີ່ຖືກປະຕິເສດ, ການສືບສວນຈາກຜູ້ຄວບຄຸມ, ແລະ ຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຊື່ສຽງຂອງຕົນໃນຖານະນາຍຈ້າງທີ່ໃຫ້ໂອກາດເທົ່າທຽມກັນ. ຜົນກະທົບທາງດ້ານການເງິນລວມມີຄ່າເສຍຫາຍທີ່ອາດຈະຈ່າຍໃຫ້ກັບຜູ້ຮຽກຮ້ອງ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປັບປຸງຂະບວນການຮັບສະໝັກທັງໝົດ.

2. ລະບົບການສະໝັກຂໍກູ້ຢືມແບບຈຳແນກ
ສະຖາບັນການເງິນໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈດ້ານສິນເຊື່ອເປັນອັດຕະໂນມັດ. ເພື່ອປະເມີນຄວາມສ່ຽງ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວປະກອບມີລະຫັດໄປສະນີຂອງຜູ້ສະໝັກເປັນຈຸດຂໍ້ມູນ. ບັນຫາແມ່ນວ່າລະຫັດໄປສະນີບາງອັນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງແຂງແຮງກັບປະຊາກອນຊົນເຜົ່າສ່ວນນ້ອຍ ແລະ ບ້ານໃກ້ເຮືອນຄຽງທີ່ມີລາຍໄດ້ຕໍ່າ.

• ຄວາມລົ້ມເຫຼວທາງດ້ານກົດໝາຍ: ອັລກໍຣິທຶມເລີ່ມປະຕິເສດເງິນກູ້ໃນອັດຕາທີ່ສູງກວ່າຫຼາຍໃຫ້ກັບຜູ້ສະໝັກຈາກລະຫັດໄປສະນີເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງສຸຂະພາບທາງດ້ານການເງິນສ່ວນຕົວຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ເທົ່າກັບການຈໍາແນກທາງອ້ອມເພາະວ່າລະຫັດໄປສະນີກໍາລັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວແທນສໍາລັບລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງເຊັ່ນ: ເຊື້ອຊາດແລະຊົນເຜົ່າ.

• ຜົນສະທ້ອນ: ສະຖາບັນດັ່ງກ່າວໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກການຟ້ອງຮ້ອງ ແລະ ການປັບໃໝຍ້ອນການປະຕິບັດການໃຫ້ກູ້ຢືມທີ່ມີການຈຳແນກພາຍໃຕ້ກົດໝາຍຂອງທັງໂຮນລັງ ແລະ ສະຫະພາບເອີຣົບ. ຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຊື່ສຽງສາມາດສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງຮ້າຍແຮງ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການສູນເສຍຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າ ແລະ ການຄັດຄ້ານຈາກສາທາລະນະຊົນ.

ບາງທີບໍ່ມີພື້ນທີ່ໃດສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນສິ່ງນີ້ໄດ້ດີກ່ວາການນຳໃຊ້ AI ໃນການຮຽກຮ້ອງປະກັນໄພ, ບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີອະຄະຕິສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມເສຍຫາຍທາງດ້ານກົດໝາຍແລະຊື່ສຽງທີ່ສຳຄັນໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວ.

ຕົວຢ່າງແຕ່ລະຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຈຸດສຳຄັນຄື: ເຈດຕະນາຂອງທ່ານບໍ່ສຳຄັນເທົ່າກັບຜົນກະທົບ. ບໍລິສັດຂອງທ່ານຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ທີ່ມັນໃຊ້. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ການກວດສອບ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕັ້ງໜ້າບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄວາມຄິດທີ່ດີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນຄວາມຈຳເປັນທາງກົດໝາຍອີກດ້ວຍ.

ຂອບການເຮັດວຽກຕົວຈິງສຳລັບການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI

ເຂົ້າໃຈທິດສະດີທາງກົດໝາຍທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມ ແມ່ນສິ່ງໜຶ່ງ, ແຕ່ການນຳເອົາຄວາມຮູ້ນັ້ນໄປປະຕິບັດແມ່ນສິ່ງທີ່ປົກປ້ອງອົງກອນຂອງທ່ານຢ່າງແທ້ຈິງ. ການປ່ຽນຈາກການກວດພົບບັນຫາໄປສູ່ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນແທ້ໆຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງ AI. ຂອບການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການຢຸດການປະດິດສ້າງ; ມັນກ່ຽວກັບການສ້າງຮົ້ວກັ້ນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດໃຊ້ AI ໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈ ແລະ ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ນີ້ໝາຍເຖິງການສ້າງນະໂຍບາຍ ແລະ ຂັ້ນຕອນພາຍໃນທີ່ຊັດເຈນ ເຊິ່ງກວມເອົາວົງຈອນຊີວິດຂອງລະບົບ AI ທັງໝົດ - ຕັ້ງແຕ່ການອອກແບບ ຫຼື ການຊື້ໃນເບື້ອງຕົ້ນ ຈົນເຖິງການນຳໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ແລະ ການຍົກເລີກການນຳໃຊ້ໃນທີ່ສຸດ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອສ້າງລະບົບການກວດສອບ ແລະ ການດຸ່ນດ່ຽງທີ່ສາມາດລະບຸ, ວັດແທກ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນອະຄະຕິກ່ອນທີ່ມັນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍທາງດ້ານກົດໝາຍ ຫຼື ຊື່ສຽງ.

ການດຳເນີນການກວດສອບອະຄະຕິທີ່ຄົບຖ້ວນ

ຫຼັກການພື້ນຖານຂອງຍຸດທະສາດໃດໆໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ແມ່ນການກວດສອບຄວາມລຳອຽງ. ການປະເມີນເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ຄວນເປັນເຫດການທີ່ເກີດຂຶ້ນຄັ້ງດຽວແຕ່ເປັນຂະບວນການຕໍ່ເນື່ອງ.

• ການກວດສອບກ່ອນການນຳໃຊ້: ກ່ອນທີ່ລະບົບ AI ໃດໆຈະເລີ່ມໃຊ້ງານໄດ້, ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການທົດສອບຢ່າງເຂັ້ມງວດເພື່ອຫາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີການຈຳແນກຕໍ່ກຸ່ມທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການກວດສອບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສຳລັບອະຄະຕິທີ່ເຊື່ອງໄວ້ ແລະ ການທົດສອບຄວາມຕຶງຄຽດຂອງຮູບແບບດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ແລະ ເປັນຕົວແທນ.

• ການຕິດຕາມກວດກາຫຼັງການນຳໃຊ້: ເມື່ອລະບົບເຮັດວຽກແລ້ວ, ການຕັດສິນໃຈຂອງມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ອັລກໍຣິທຶມທີ່ຍຸດຕິທຳໃນຕອນເປີດຕົວສາມາດພັດທະນາອະຄະຕິໄດ້ຕະຫຼອດເວລາ ເມື່ອມັນພົບຂໍ້ມູນໃໝ່. ການກວດສອບເປັນປະຈຳຈະຊ່ວຍຈັບ "ການເລື່ອນລອຍຂອງຮູບແບບ" ນີ້ກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງກົດໝາຍ.

ການສ້າງຂອບເຂດຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຊັດເຈນ

ສາເຫດທົ່ວໄປທີ່ການຄຸ້ມຄອງ AI ລົ້ມເຫຼວແມ່ນຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງສິ່ງນີ້, ອົງກອນຂອງທ່ານຕ້ອງມອບໝາຍຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງທີ່ຊັດເຈນສຳລັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI.

ນີ້ໝາຍເຖິງການແຕ່ງຕັ້ງບຸກຄົນ ຫຼື ຄະນະກຳມະການສະເພາະໃດໜຶ່ງທີ່ມີສິດອຳນາດໃນການກວດກາລະບົບ AI, ກວດສອບຜົນການກວດສອບ, ແລະ ຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການປັບຮູບແບບ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ການເອົາລະບົບອອກຈາກລະບົບ. ໂຄງສ້າງນີ້ຮັບປະກັນວ່າການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ແມ່ນຂະບວນການທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ ແລະ ມີການຄຸ້ມຄອງ.

ບົດບາດສຳຄັນຂອງເອກະສານ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຜູ້ຂາຍ

ເມື່ອມີຂໍ້ຂັດແຍ່ງທາງກົດໝາຍເກີດຂຶ້ນ, ເອກະສານຢ່າງລະອຽດແມ່ນການປ້ອງກັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານ. ການຮັກສາບັນທຶກຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ຂະບວນການກວດສອບຮູບແບບ, ຜົນການກວດສອບ, ແລະຂັ້ນຕອນໃດໆທີ່ປະຕິບັດເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມລຳອຽງແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບການສະແດງຄວາມພາກພຽນ. ໃນຂະນະທີ່ກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນມີການພັດທະນາ, ການເຂົ້າໃຈຂໍ້ກຳນົດໃໝ່ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນຫຼາຍ. ທ່ານສາມາດຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ GDPR ກຳລັງພັດທະນາແນວໃດດ້ວຍ AI ແລະຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ໃນການວິເຄາະລາຍລະອຽດຂອງພວກເຮົາ.

ຖ້າທ່ານກຳລັງເຮັດວຽກກັບຜູ້ຂາຍ AI ພາກສ່ວນທີສາມ, ຄວາມພາກພຽນນີ້ຕ້ອງຂະຫຍາຍໄປສູ່ສັນຍາຂອງທ່ານ.

ສັນຍາການຈັດຊື້ຂອງທ່ານຕ້ອງປະກອບມີຂໍ້ກຳນົດທີ່ຊັດເຈນທີ່ກຳນົດຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງຜູ້ຂາຍໃນການສະໜອງລະບົບທີ່ຍຸດຕິທຳ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບລະບຽບການ. ສັນຍາເຫຼົ່ານີ້ຄວນລະບຸມາດຕະຖານການປະຕິບັດງານ, ສິດໃນການກວດສອບ, ແລະ ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນວິທີການຈັດສັນຄວາມຮັບຜິດຊອບຖ້າລະບົບສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິ.

ໃນທີ່ສຸດ, ຂອບການເຮັດວຽກນີ້ຈະປ່ຽນການຄຸ້ມຄອງ AI ຈາກແນວຄວາມຄິດທາງທິດສະດີໄປສູ່ຊຸດຂັ້ນຕອນທີ່ເປັນຮູບປະທຳ ແລະ ສາມາດປະຕິບັດໄດ້. ໂດຍການຝັງການກວດສອບ, ຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ເອກະສານທີ່ເຂັ້ມງວດເຂົ້າໃນການດຳເນີນງານຂອງທ່ານ, ທ່ານສາມາດຈັດການ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມ ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແທນທີ່ຈະຕອບສະໜອງຕໍ່ວິກິດການ.

ການສ້າງຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງ AI ແບບລິເລີ່ມ

ການຈັດການກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບດ້ານອະຄະຕິຂອງອັລກໍຣິທຶມບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການປະຕິບັດທີ່ເຂັ້ມງວດສຳລັບພະແນກກົດໝາຍເທົ່ານັ້ນ. ມັນເປັນການເຄື່ອນໄຫວຍຸດທະສາດທີ່ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈຂອງລູກຄ້າ ແລະ ປົກປ້ອງຊື່ສຽງຂອງຍີ່ຫໍ້ຂອງທ່ານ. ຄວາມສ່ຽງທາງກົດໝາຍພາຍໃຕ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການກະທຳຜິດຂອງໂຮນລັງ, GDPR, ແລະ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ທີ່ມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ນັ້ນ ແມ່ນມີຢູ່ຈິງ ແລະ ຮຽກຮ້ອງຄວາມສົນໃຈຈາກຜູ້ນຳທຸລະກິດໃນປະຈຸບັນ. ການຕອບສະໜອງຕໍ່ບັນຫາຕ່າງໆທີ່ເກີດຂຶ້ນບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກທີ່ເປັນໄປໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ.

ວິທີການແບບລິເລີ່ມໝາຍເຖິງການສ້າງຂອບການຄຸ້ມຄອງທີ່ແຂງແກ່ນ. ສິ່ງນີ້ເກີນກວ່າການກວດສອບຄັ້ງດຽວ ຫຼື ນະໂຍບາຍທີ່ມີຄຳເວົ້າທີ່ບໍ່ຈະແຈ້ງ. ມັນກ່ຽວກັບການປະສົມຄວາມຮັບຜິດຊອບເຂົ້າໃນວັດທະນະທຳ ແລະ ການດຳເນີນງານປະຈຳວັນຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ.

ເສົາຄໍ້າຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ

ຍຸດທະສາດທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນອີງໃສ່ເສົາຄໍ້າສໍາຄັນຫຼາຍຢ່າງທີ່ປ່ຽນຫຼັກການທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນໃຫ້ກາຍເປັນການກະທໍາທີ່ເປັນຮູບປະທໍາ. ສໍາລັບທຸລະກິດໃດກໍ່ຕາມທີ່ຕ້ອງການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານກົດໝາຍ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍ່ສາມາດເຈລະຈາໄດ້.

• ການກວດສອບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ອະຄະຕິບໍ່ແມ່ນບັນຫາທີ່ເຈົ້າແກ້ໄຂໄດ້ພຽງຄັ້ງດຽວ. ເຈົ້າຕ້ອງການການກວດສອບລະບົບ AI ຂອງເຈົ້າເປັນປະຈຳ ແລະ ຕາມກຳນົດເວລາ - ທັງກ່ອນທີ່ເຈົ້າຈະນຳໃຊ້ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນ - ເພື່ອຈັບ ແລະ ແກ້ໄຂຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານການຈຳແນກທີ່ພັດທະນາຂຶ້ນຕາມການເວລາ.

• ການປົກຄອງທີ່ໂປ່ງໃສ: ແຕ່ງຕັ້ງບຸກຄົນໃດໜຶ່ງ ຫຼື ຄະນະກຳມະການສະເພາະໃດໜຶ່ງທີ່ຮັບຜິດຊອບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI. ສິ່ງນີ້ຮັບປະກັນວ່າຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງມີສິດອຳນາດໃນການຕິດຕາມກວດກາປະສິດທິພາບ, ກວດສອບຜົນການກວດສອບ, ແລະ ດຳເນີນການຕັດສິນໃຈທີ່ຫຍຸ້ງຍາກກ່ຽວກັບການປັບລະບົບ ຫຼື ແມ່ນແຕ່ການປິດລະບົບ.

• ເອກະສານທີ່ລະອຽດອ່ອນ: ຖ້າທ່ານເຄີຍຕ້ອງປົກປ້ອງການຕັດສິນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໃນສານ, ບັນທຶກຂອງທ່ານຈະເປັນເພື່ອນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານ. ໃຫ້ເກັບຮັກສາເອກະສານຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ການທົດສອບການກວດສອບຮູບແບບ, ແລະທຸກໆບາດກ້າວທີ່ທ່ານໄດ້ປະຕິບັດເພື່ອແກ້ໄຂອະຄະຕິທີ່ທ່ານພົບ.

ການປ່ຽນຈາກການປ້ອງກັນໄປສູ່ຄວາມໄດ້ປຽບ

ການເບິ່ງຄວາມຕ້ອງການເຫຼົ່ານີ້ເປັນພຽງພາລະຢ່າງດຽວແມ່ນເຮັດໃຫ້ເບິ່ງຂ້າມພາບລວມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ວິທີການທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ດີໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຂອງທ່ານເປັນຜູ້ນໍາທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ. ການພັດທະນາຍຸດທະສາດທີ່ມີປະສິດທິພາບກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ ການຄຸ້ມຄອງ AI ທາງກົດໝາຍ ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ເປົ້າໝາຍສຸດທ້າຍແມ່ນການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ນະວັດຕະກໍາສາມາດຈະເລີນເຕີບໂຕໄດ້ພາຍໃນຂອບເຂດປ້ອງກັນທີ່ປອດໄພ, ມີຈັນຍາບັນ ແລະ ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍ. ສິ່ງນີ້ສ້າງຄວາມຢືດຢຸ່ນຕໍ່ກັບການປ່ຽນແປງດ້ານກົດລະບຽບໃນອະນາຄົດ ແລະ ເສີມສ້າງຊື່ສຽງຂອງທ່ານກັບລູກຄ້າ ແລະ ຄູ່ຮ່ວມງານ.

ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການຮັບຮູ້ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ດຳເນີນການຢ່າງເດັດຂາດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນ. ການຊອກຫາທີ່ປຶກສາດ້ານກົດໝາຍທີ່ຊ່ຽວຊານເພື່ອສ້າງຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງດ້ານ AI ທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກອີກຕໍ່ໄປ - ມັນເປັນອົງປະກອບພື້ນຖານຂອງການຄຸ້ມຄອງບໍລິສັດທີ່ທັນສະໄໝ. ໂດຍການຄວບຄຸມຂອງທ່ານ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ອະຄະຕິທາງອັລກໍຣິທຶມ, ທ່ານປົກປ້ອງທຸລະກິດຂອງທ່ານ ແລະ ຢືນຢັນຄຳໝັ້ນສັນຍາຂອງທ່ານຕໍ່ຄວາມຍຸຕິທຳ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງອະຄະຕິຂອງອັລກໍຣິທຶມ

ໃນຂະນະທີ່ທຸລະກິດຕ່າງໆກຳລັງຄົ້ນຄວ້າເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ AI, ຜູ້ນຳຫຼາຍຄົນພົບວ່າຕົນເອງຖາມຄຳຖາມສະເພາະເຈາະຈົງກ່ຽວກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ຂ້າງລຸ່ມນີ້, ພວກເຮົາຈະຕອບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ ແລະ ທ້າທາຍທີ່ສຸດ, ໂດຍສະເໜີຄຳຕອບທີ່ຊັດເຈນເພື່ອຊ່ວຍທ່ານໃນການນຳທາງພື້ນທີ່ກົດໝາຍທີ່ສັບສົນນີ້.

ຖ້າ AI ພາກສ່ວນທີສາມຂອງພວກເຮົາມີອະຄະຕິ, ໃຜຈະຮັບຜິດຊອບ - ຜູ້ຂາຍ ຫຼື ພວກເຮົາ?

ນີ້ບໍ່ຄ່ອຍເປັນຄຳຖາມງ່າຍໆ, ແລະຄຳຕອບເກືອບສະເໝີໄປແມ່ນ: ມັນສັບສົນ. ຄວາມຮັບຜິດຊອບມັກຈະຖືກແບ່ງປັນ ແລະ ຂຶ້ນກັບລາຍລະອຽດສະເພາະຂອງສະຖານະການ. ນັກພັດທະນາ AI ສາມາດຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການສະໜອງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ ຫຼື ບໍ່ປະຕິບັດຕາມ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນຖານະທີ່ເປັນອົງກອນທີ່ໃຊ້ລະບົບ, ທ່ານມີໜ້າທີ່ທາງກົດໝາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົນເອງ.

ພາຍໃຕ້ຂອບການຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ ແລະ GDPR, ບໍລິສັດຂອງທ່ານມີຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ວິທີການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ ແລະ ຕິດຕາມກວດກາ AI. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າທ່ານມີໜ້າທີ່ໃນການກວດສອບເຕັກໂນໂລຊີທີ່ທ່ານຊື້, ຕິດຕາມກວດກາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີອະຄະຕິ, ແລະ ຮັບປະກັນວ່າການນຳໃຊ້ຂອງມັນມີຄວາມຍຸດຕິທຳໂດຍພື້ນຖານ.

ສັນຍາທີ່ຮ່າງໄວ້ຢ່າງດີສາມາດຊ່ວຍຈັດສັນຄວາມສ່ຽງທາງດ້ານການເງິນລະຫວ່າງທ່ານແລະຜູ້ຂາຍໄດ້, ແຕ່ມັນຈະບໍ່ປົກປ້ອງບໍລິສັດຂອງທ່ານຈາກຄ່າປັບໄໝດ້ານກົດລະບຽບ ຫຼື ການຮຽກຮ້ອງທາງແພ່ງ ຖ້າທ່ານບໍ່ລະມັດລະວັງໃນວິທີທີ່ທ່ານນຳໃຊ້ ແລະ ຊີ້ນຳລະບົບ.

ພວກເຮົາຈະພິສູດໄດ້ແນວໃດວ່າອັລກໍຣິທຶມຂອງພວກເຮົາບໍ່ມີການຈຳແນກໃນສານ?

ການປ້ອງກັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງທ່ານແມ່ນສ້າງຂຶ້ນບົນພື້ນຖານເອກະສານທີ່ລະອຽດ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ. ທ່ານຈໍາເປັນຕ້ອງຮັກສາບັນທຶກຢ່າງລະອຽດເຊິ່ງກວມເອົາວົງຈອນຊີວິດຂອງຮູບແບບ AI ທັງໝົດ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ທ່ານສາມາດປະກອບໄດ້ຫຼັງຈາກການທ້າທາຍທາງກົດໝາຍເກີດຂຶ້ນ.

ເອກະສານຂອງທ່ານຄວນເປັນບັນທຶກທີ່ມີຊີວິດຢູ່ເຊິ່ງປະກອບມີ:

• ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: ບັນທຶກລະອຽດກ່ຽວກັບແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງທ່ານ, ບວກກັບຂັ້ນຕອນທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດເພື່ອລຶບລ້າງມັນ ແລະ ກວດສອບອະຄະຕິທີ່ມີຢູ່.

• ການກວດສອບຕົວແບບ: ຫຼັກຖານທີ່ໜັກແໜ້ນຂອງການທົດສອບທີ່ເຂັ້ມງວດທີ່ທ່ານໄດ້ປະຕິບັດກ່ອນການນຳໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາ ແລະ ແກ້ໄຂຮູບແບບການຈຳແນກ.

• ການກວດສອບ Bias ປົກກະຕິ: ຫຼັກຖານທີ່ສະແດງວ່າທ່ານກຳລັງຕິດຕາມກວດກາລະບົບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຈັບ ແລະ ແກ້ໄຂອະຄະຕິທີ່ຄ່ອຍໆເກີດຂຶ້ນຕາມການເວລາ.

• ເຫດຜົນໃນການຕັດສິນໃຈ: ຄຳອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນ ແລະ ເຂົ້າໃຈງ່າຍກ່ຽວກັບວິທີການທີ່ລະບົບບັນລຸຜົນສະຫຼຸບຂອງມັນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງສູງ.

ສຳລັບລະບົບ AI ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງພາຍໃຕ້ກົດໝາຍ AI ຂອງ EU, ເອກະສານດ້ານວິຊາການໃນລະດັບນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການປະຕິບັດທີ່ດີເທົ່ານັ້ນ; ມັນເປັນຂໍ້ກຳນົດທາງກົດໝາຍທີ່ບັງຄັບ. ຫຼັກຖານນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ທ່ານຈະຕ້ອງອີງໃສ່ເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມພາກພຽນ ແລະ ປ້ອງກັນການຮຽກຮ້ອງກ່ຽວກັບຄວາມລະເລີຍ.

ການໃຊ້ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (XAI) ຈະລົບລ້າງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງພວກເຮົາບໍ?

ບໍ່, ແຕ່ມັນເປັນສ່ວນສຳຄັນຂອງການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງນັ້ນ. ປັນຍາປະດິດທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ (XAI) ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສຳຄັນສຳລັບການຕອບສະໜອງພັນທະດ້ານຄວາມໂປ່ງໃສພາຍໃຕ້ GDPR, ເພາະມັນຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງອັລກໍຣິທຶມເຂົ້າໃຈງ່າຍສຳລັບມະນຸດ. ມັນຍ້າຍທ່ານອອກຈາກບັນຫາ "ກ່ອງດຳ" ທີ່ເປັນອັນຕະລາຍທາງກົດໝາຍທີ່ບໍ່ມີໃຜສາມາດບອກໄດ້ວ່າເປັນຫຍັງການຕັດສິນໃຈຈຶ່ງເກີດຂຶ້ນ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳພຽງແຕ່ບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ມັນຍຸດຕິທຳ. ຖ້າເຫດຜົນຂອງການຕັດສິນໃຈສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບແມ່ນອີງໃສ່ລັກສະນະທີ່ໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງ (ຕົວຢ່າງ, ການໃຊ້ລະຫັດໄປສະນີເປັນຕົວແທນຂອງຊົນເຜົ່າ), ທ່ານຍັງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

XAI ເປັນສ່ວນສຳຄັນຂອງຍຸດທະສາດການປົກຄອງທີ່ດີ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນທາງອອກທີ່ສົມບູນ. ມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຈັບຄູ່ກັບຂະບວນການທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອແກ້ໄຂອະຄະຕິເມື່ອພົບເຫັນ ແລະ ເພື່ອໃຫ້ວິທີແກ້ໄຂທີ່ແທ້ຈິງສຳລັບຜູ້ທີ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ.

ກົດລະບຽບຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ AI ທີ່ສັບສົນເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ໄດ້ກັບ SMEs ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ພວກເຂົາເຮັດ. ຫຼັກການທາງກົດໝາຍຫຼັກເຊັ່ນ: ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການກະທຳຜິດຂອງໂຮນລັງ ແລະ ກົດໝາຍຕ້ານການຈຳແນກແມ່ນໃຊ້ໄດ້ກັບທຸລະກິດທັງໝົດ, ໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຂະໜາດ. ໃນຂະນະທີ່ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ປະກອບມີບາງຂໍ້ກຳນົດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພາລະການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຂອງວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ (SMEs), ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນການຍົກເວັ້ນແບບລວມ.

ຖ້າ SME ຂອງທ່ານໃຊ້ AI ໃນຂົງເຂດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ - ເຊັ່ນ: ການຮັບສະໝັກ, ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ, ຫຼື ການທົບທວນປະສິດທິພາບຂອງພະນັກງານ - ທ່ານຈະຕ້ອງປະເຊີນກັບໜ້າທີ່ປະຕິບັດຕາມຢ່າງເຂັ້ມງວດຄ້າຍຄືກັນກັບບໍລິສັດຂະໜາດໃຫຍ່. GDPR ຍັງໃຊ້ໄດ້ທົ່ວທຸກແຫ່ງ. ສຳລັບ SME, ການບໍ່ສົນໃຈຄວາມສ່ຽງເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະນຳໄປສູ່ການປັບໃໝ ແລະ ການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຢ່າງບໍ່ສົມສ່ວນ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງປະເມີນເຄື່ອງມື AI ຂອງທ່ານ ແລະ ເຂົ້າໃຈຄວາມຮັບຜິດຊອບທາງກົດໝາຍຂອງທ່ານຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ.

At Law & More, ພວກເຮົາໃຫ້ຄຳປຶກສາດ້ານກົດໝາຍທີ່ຊ່ຽວຊານເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດຂອງທ່ານຜ່ານຜ່າພູມສັນຖານທີ່ສັບສົນຂອງກົດລະບຽບ ແລະ ຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງ AI. ທີມງານຂອງພວກເຮົາໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ເໝາະສົມເພື່ອຮັບປະກັນວ່າການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຂອງທ່ານທັງມີນະວັດຕະກຳ ແລະ ສອດຄ່ອງກັບກົດລະບຽບ. ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາເພື່ອສ້າງຍຸດທະສາດການຄຸ້ມຄອງ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ມີປະສິດທິພາບທີ່ປົກປ້ອງບໍລິສັດຂອງທ່ານ. ຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມໄດ້ທີ່ https://lawandmore.eu.