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Neue Ressourcen und Tools, die es Produktverantwortlichen ermöglichen, KI verantwortungsvoll einzusetzen
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In dem Maße, in dem KI in unseren Alltag Einzug hält, ist es unser aller Pflicht, sie zum Nutzen der Menschen und der Gesellschaft überlegt und verantwortungsvoll einzusetzen. Ein Prinzipien orientierter Ansatz für verantwortungsvolle KI wird für jede Organisation unerlässlich sein, wenn diese Technologie ausgereift ist. Wenn Technik- und Produktverantwortliche Praktiken und Werkzeuge für den verantwortungsvollen Einsatz von KI einführen wollen, stehen sie vor mehreren Herausforderungen, wie zum Beispiel der Frage, welcher Ansatz für ihr Unternehmen, ihre Produkte und ihren Markt am besten geeignet ist.
Auf unserer heutigen Azure-Veranstaltung Verantwortungsvoller Einsatz von KI stellen wir neue Ressourcen und Tools vor, die unsere Kunden auf diesem Weg unterstützen. Dazu gehören Richtlinien für Produktverantwortliche, die von Microsoft und der Boston Consulting Group (BCG) gemeinsam entwickelt wurden. Diese Richtlinien sind zwar unabhängig von Microsofts eigenen Grundsätzen und Prozessen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, sollen aber eine Anleitung für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung während des gesamten Produktlebenszyklus bieten. Außerdem führen wir ein neues Dashboard „Verantwortungsvoller Einsatz von KI“ für Datenwissenschaftler und -entwickler ein und bieten einen Einblick, wie Kunden wie Novartis den verantwortungsbewussten Einsatz von KI in die Praxis umsetzen.
Einführung in zehn Richtlinien für Product Leader zur verantwortungsvollen Implementierung von KI
Obwohl die überwiegende Mehrheit der Menschen glaubt, dass ein verantwortungsvoller Einsatz von KI wichtig ist, sind sich viele Unternehmen nicht sicher, wie sie die sogenannte „Lücke im verantwortungsvollen Einsatz von KI“ zwischen den Prinzipien und den konkreten Maßnahmen überwinden sollen. Tatsächlich überschätzen viele Unternehmen ihren Reifegrad für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, zum Teil deshalb, weil sie nicht genau wissen, wie sie ihre Grundsätze in die Praxis umsetzen können.
Um diesen Bedarf zu decken, haben wir gemeinsam mit BCG die Zehn Richtlinien für Product Leader zur verantwortungsvollen Implementierung von KI entwickelt – eine neue Ressource, die technischen Führungskräften klare und umsetzbare Leitlinien an die Hand gibt, um Produktteams bei der Bewertung, Entwicklung und Validierung von System für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in ihren Unternehmen zu unterstützen.
„Ethische KI-Prinzipien sind notwendig, aber nicht ausreichend. Unternehmen müssen mehr tun, um spürbare Veränderungen bei der Entwicklung und Herstellung von KI-Produkten zu erreichen“, sagt Steve Mills, Chief AI Ethics Officer, BCG GAMMA. „Das von uns in Zusammenarbeit mit Microsoft geschaffene Asset wird Produktverantwortliche in die Lage versetzen, ihre Teams zu einer verantwortungsvollen Entwicklung zu führen und proaktiv Risiken und Bedrohungen zu erkennen und zu mindern.“
Die zehn Richtlinien sind in drei Phasen unterteilt:
- Erfassen und vorbereiten: Bewerten Sie die Vorteile des Produkts, die Technologie, die potenziellen Risiken und das Team.
- Entwerfen, erstellen und dokumentieren: Sehen Sie sich die Auswirkungen, die einzigartigen Aspekte und die Dokumentationsübung an.
- Überprüfen und unterstützen: Wählen Sie die Testverfahren und den Support aus, um sicherzustellen, dass die Produkte wie vorgesehen funktionieren.
Angesichts dieser neuen Ressource freuen wir uns darauf, zu sehen, wie mehr Unternehmen aus allen Branchen den verantwortungsvollen Einsatz von KI in ihren eigenen Organisationen einführen.
Einführung eines neuen Dashboards „Verantwortungsvoller-Einsatz von KI“ für Wissenschaftler und Entwickler
Die Umsetzung ethischer Prinzipien wie Fairness und Transparenz in KI-Systemen ist eine der größten Hürden bei der Skalierung von KI. Aus diesem Grund haben unsere Entwicklungsteams Funktionen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Azure-KI-Dienste wie Azure Machine Learning integriert. Diese Funktionen sollen Unternehmen dabei helfen, ihre KI-Systeme unter Berücksichtigung von Fairness, Datenschutz, Sicherheit und anderen Prioritäten für den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu entwickeln.
Wir freuen uns, heute das RAI-Dashboard (Responsible AI Dashboard) vorstellen zu können, das Datenwissenschaftlern und Entwicklern hilft, KI-Daten und -Modelle besser zu verstehen, zu schützen und zu kontrollieren. Dieses Dashboard enthält eine Sammlung von Funktionen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI wie Interpretierbarkeit, Fehleranalyse, kontrafaktische und zufällige Schlussfolgerungen. Das RAI-Dashboard ist jetzt allgemein als Open Source verfügbar und läuft auf Azure Machine Learning. Es vereint die am häufigsten verwendeten KI-Tools in einem einzigen Workflow und einer visuellen Oberfläche, mit der sich Fehler leicht identifizieren, diagnostizieren und abmildern lassen.
Abbildung 1: Dashboard „Verantwortungsvoller Einsatz von KI“
Verantwortungsvoller Einsatz von KI in der Praxis
Unternehmen aus verschiedenen Branchen arbeiten bereits mit den KI-Funktionen von Azure, darunter viele der Tools für den verantwortungsvollen Einsatz von KI, die Teil des RAI-Dashboards sind.
Ein Beispiel ist Novartis, ein führendes, fokussiertes Arzneimittelunternehmen, das Anfang des Jahres seine acht Prinzipien für den ethischen Einsatz von KI bekannt gab. Novartis bettet KI bereits in den Workflow seiner Mitarbeiter ein und verfügt über viele Beispiele in der gesamten Wertschöpfungskette, in denen KI im Tagesgeschäft eingesetzt wird. Da KI eine so wichtige Rolle bei der Umsetzung ihrer digitalen Strategie spielt, ist der verantwortungsvolle Einsatz von KI ein wesentlicher Bestandteil bei Microsoft, um sicherzustellen, dass KI-Modelle verantwortungsvoll entwickelt und genutzt werden.
„Mit diesem KI-Dashboard können unsere Teams die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Systemen im Einklang mit unserem Rahmenwerk für die ethische Nutzung von KI bewerten. So stellen sie sicher, dass die Systeme für den beabsichtigten Kontext und Zweck geeignet sind, und ermitteln, wie sie am besten in unsere menschliche Intelligenz integriert werden können.“– Nimit Jain, Head of Data Science, Novartis
Ein weiteres Beispiel ist Philips, ein führendes Unternehmen im Bereich der Gesundheitstechnologie, das Azure und das Fairlearn-Toolkit nutzt, um die Fairness seiner maschinellen Lernmodelle zu verbessern und Verzerrungen abzumildern, was zu einem besseren Management des Wohlbefindens und der Pflege von Patienten führt. Scandinavian Airlines, ein Azure Machine Learning-Kunde, verlässt sich auf die Interpretierbarkeit in seiner Abteilung für Betrugserkennung, um Modellvorhersagen zu verstehen und die Identifizierung verdächtiger Verhaltensmuster zu verbessern.
Haben Sie das digitale Event verpasst? Richtlinien und Tools herunterladen
Dieser Weg ist für uns alle noch neu. Daher glauben wir, dass diese neuen Ressourcen uns dabei helfen werden, einen überlegten Schritt in Richtung eines verantwortungsvollen Einsatzes von KI zu machen. Wenn Sie das Event verpasst haben, sollten Sie sich die Aufzeichnung ansehen und die verfügbaren Ressourcen herunterladen. Zusammen mit Microsoft setzen wir einen verantwortungsvollen Einsatz von KI in die Praxis um.