AI Unutarnja operatibilnost: Izazovi i učenja za budućnost!

AI Unutarnja operatibilnost: Izazovi i učenja za budućnost!

Schweiz - Razvoj umjetne inteligencije (AI) u punom je zamahu i širi se brzim koracima u brojnim industrijama. No, dok AI otvara mnoga vrata, tehnologija također ide ruku pod ruku s različitim izazovima. Only through clear standards and robust governance models can be achieved that AI systems operate transparently, fairly and safely-this is the conclusion of Tech Policy " Press in her latest report.

Područje vlade AI trenutno je vrlo fragmentirano. Mnogi standardi i propisi ne samo da dovode do opterećenja usklađenosti, već i mogućih učinaka zaključavanja za tvrtke. Ostaje upitno kako su se različiti sektori bavili sličnim problemima interoperabilnosti. Ima smisla osvrnuti se na uspješne studije slučaja-kao što je inicijativa nanodefine , koja se bavila definicijama u nanotehnologiji, ili direktiva o inspiriranju EU , što se često smatra nedovoljnom prekomjernom složenošću.

Utjecaj globalnih modela upravljanja

Umjetna inteligencija strateška je imovina koja dobiva važnost u sektorima od zdravstvene zaštite do financija do obrazovanja i poljoprivrede. Zemlje širom svijeta razvijaju nacionalne strategije AI za pomirenje inovacija s društvenim vrijednostima, poput sveobuhvatnog članka Ključni model za učinkovitu vladu AI je Epic model, koji uključuje četiri središnja stupa: obrazovanje, partnerstvo, infrastrukturu i zajednicu. Ovi su elementi ključni za postavljanje etičkih standarda i izgradnju odgovornog AI ekosustava. Zemlje reformiraju svoje obrazovne sustave kako bi promovirale AI kompetenciju, istodobno se pokreću partnerstva između vlade, znanosti i industrije.

Umjetna inteligencija revolucionira industrije i poboljšava učinkovitost, ali također ima rizike poput algoritamske pristranosti i problema zaštite podataka. kpmg ilustriraju koliko je važno da kompanije implementiraju solidno upravljanje umjetnom inteligencijom. Najnoviji standard, ISO/IEC 42001: 2023, pruža organizacijama jasan okvir za stvaranje povjerenja u svoje AI sustave i osiguravanje usklađenosti.

Ovaj sustav upravljanja AI pomaže u ispunjavanju ključnih zahtjeva, uključujući upravljanje rizikom i procjenu učinaka AI sustava. Osobito u pogledu strogih zahtjeva Zakona o EU AI i globalnih propisa, ključno je da tvrtke razmotre ove standarde ne samo da ispune zakonske zahtjeve, već i da dobiju povjerenje javnosti.

Važne lekcije za budućnost ki

Lekcije koje možemo naučiti iz razvoja i regulacije drugih sektora ključne su za buduću interoperabilnost u AI industriji. To uključuje, između ostalog, potrebu za razvojem okvira prilagodljivog upravljanja koji idu u korak s tehnološkim napretkom. Dobro promišljena struktura povjerenja čvrstim mehanizmima provjere i rano određivanje definicije i mjernih standarda mogu pomoći savladati izazove i osigurati integritet AI sustava.

Mehanizmi za provjeru betona ključni su da nadiđu aspirativne principe i pronalaze učinkovita rješenja. Vremenski pritisak je sve veći, jer što dalje napredujemo u razvoju AI sustava, to je teže integrirati nespojive sustave.