จริยธรรมของ AI ในฐานะข้อได้เปรียบในการแข่งขัน: ความเป็นจริงของตลาดและแนวโน้มในอนาคต

บทนำ: ภูมิทัศน์ปัจจุบันของ AI ที่มีจริยธรรมใน SaaS

ในขณะที่ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการทำงานทางธุรกิจที่สำคัญมากขึ้น คำถามเกี่ยวกับจริยธรรม ความรับผิดชอบ และการกำกับดูแลจึงเปลี่ยนจากการถกเถียงกันในเชิงทฤษฎีไปสู่การปฏิบัติ อย่างไรก็ตาม ดังที่ได้เน้นย้ำในการอภิปรายใน แวดวงเทคโนโลยี เมื่อเร็วๆ นี้ พบว่ามีช่องว่างที่น่าประหลาดใจระหว่างความพร้อมของเครื่องมือโอเพนซอร์สสำหรับ AI เชิงจริยธรรม กับการนำเสนอโซลูชัน SaaS เฉพาะทางในพื้นที่นี้

‍

ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมต่างตั้งคำถามว่า "ทำไมจึงไม่มีผลิตภัณฑ์ SaaS ด้าน AI ที่มีจริยธรรม" แม้จะมีเครื่องมืออย่าง ELI5, LIME, SHAP และ Fairlearn แพร่หลาย แต่ตลาดโซลูชัน AI-as-a-service ที่มีจริยธรรมกลับยังพัฒนาไม่ก้าวหน้าอย่างน่าประหลาดใจ ช่องว่างนี้ก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับมูลค่าเชิงพาณิชย์ที่รับรู้ได้ของจริยธรรม AI ในระบบนิเวศเทคโนโลยีปัจจุบัน

‍

ที่บริษัทของเรา เราเชื่อว่าการพิจารณาทางจริยธรรมควรเป็นองค์ประกอบพื้นฐาน ไม่ใช่องค์ประกอบรอง ในการพัฒนาและการนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้ บทความนี้จะสรุปกรอบการทำงานที่ครอบคลุมของเราสำหรับปัญญาประดิษฐ์เชิงจริยธรรม โดยเปรียบเทียบกับสภาพตลาดปัจจุบัน และความท้าทายเชิงปฏิบัติที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้เน้นย้ำ

‍

เหตุใด AI ที่ถูกต้องตามจริยธรรมจึงมีความสำคัญใน SaaS: เชิงทฤษฎีเทียบกับเชิงปฏิบัติ

สำหรับผู้ให้บริการ SaaS ปัญญาประดิษฐ์ที่มีจริยธรรมไม่ได้หมายถึงแค่การหลีกเลี่ยงอันตรายเท่านั้น แต่ยังหมายถึงการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ยั่งยืนและสร้างมูลค่าที่ยั่งยืนอีกด้วย แนวทางของเราตั้งอยู่บนพื้นฐานความเชื่อหลักบางประการ:

1. ลูกค้าไว้วางใจให้เราดูแลข้อมูลและกระบวนการทางธุรกิจ การรักษาความไว้วางใจนี้ต้องอาศัยมาตรฐานทางจริยธรรมที่เข้มงวด
2. ระบบ AI ที่ส่งเสริมอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ ขาดความโปร่งใส หรือไม่เคารพความเป็นส่วนตัว ย่อมก่อให้เกิดภาระผูกพันทางธุรกิจอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
3. การสร้างจริยธรรมในกระบวนการพัฒนาตั้งแต่เริ่มต้นมีประสิทธิภาพมากกว่าการนำแนวทางแก้ไขมาใช้หลังจากที่ปัญหาเกิดขึ้นแล้ว
4. ตรงกันข้ามกับแนวคิดที่ว่าการพิจารณาทางจริยธรรมจะจำกัดนวัตกรรม แต่บ่อยครั้งกลับสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดแนวทางแก้ปัญหาที่สร้างสรรค์และยั่งยืนมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม ดังที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้ตั้งข้อสังเกตไว้ มูลค่าเชิงพาณิชย์ของ AI ที่มีจริยธรรมยังคงเป็นที่ถกเถียงกัน หากปราศจากแรงกดดันด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด ผู้เชี่ยวชาญท่านหนึ่งตั้งข้อสังเกตว่า "สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบไม่ได้เอื้อให้บริษัทต้องเผชิญกับความเสี่ยงด้านความรับผิดที่ร้ายแรง หากอัลกอริทึมของบริษัทนั้นผิดจริยธรรม และผมไม่เห็นว่าจะมีใครมาต่อแถวซื้อบริษัทที่โฆษณาตัวเองว่าใช้ AI ที่มีจริยธรรม 100% เลย"

‍

ความตึงเครียดระหว่างอุดมคติทางจริยธรรมและความเป็นจริงของตลาดถือเป็นความท้าทายพื้นฐานสำหรับบริษัทต่างๆ ที่ต้องการวางตำแหน่งจริยธรรมให้เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

‍

อุปสรรคต่อการนำ AI ที่มีจริยธรรมมาใช้เป็นบริการ

ก่อนที่จะนำเสนอกรอบการทำงานของเรา สิ่งสำคัญคือต้องยอมรับความท้าทายที่สำคัญซึ่งจำกัดการแพร่กระจายของโซลูชัน SaaS ด้าน AI ที่มีจริยธรรม:

1. นิยามบริบทของคำว่า "จริยธรรม"

ดังที่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมชี้ว่า "แนวคิดเรื่อง 'AI เชิงจริยธรรม' นั้นขึ้นอยู่กับบริบทค่อนข้างมาก" สิ่งที่ถือว่าเป็นจริยธรรมนั้นแตกต่างกันอย่างมากในแต่ละวัฒนธรรม อุตสาหกรรม และแม้แต่บุคคลภายในองค์กรเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญท่านหนึ่งตั้งข้อสังเกตว่า "ผมคิดว่าสิ่งที่เรียกว่าจริยธรรมนั้นแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล บางคนเชื่อว่าเป็นเรื่องของค่าตอบแทน บางคนเชื่อว่าทรัพย์สินทางปัญญานั้นผิดจริยธรรมโดยเนื้อแท้ ดังนั้นค่าตอบแทนจึงถือว่าผิดจริยธรรม"

2. แรงจูงใจทางเศรษฐกิจที่จำกัด

เนื่องจากไม่มีกฎระเบียบที่บังคับให้มีการทดสอบความเป็นธรรมใน AI หลายองค์กรจึงไม่เห็นผลตอบแทนจากการลงทุนที่ชัดเจนสำหรับเครื่องมือ AI ที่มีจริยธรรม ดังที่ผู้บริหารด้านเทคโนโลยีท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า "ตลาดให้ความสำคัญกับภาพลักษณ์ที่มีจริยธรรมมากกว่าความเป็นจริยธรรม" ช่องว่างระหว่างรูปลักษณ์และสาระสำคัญนี้ทำให้ความพยายามในการพัฒนาข้อเสนอคุณค่าที่น่าสนใจมีความซับซ้อนมากขึ้น

3. ความท้าทายในการดำเนินการ

การนำโซลูชัน AI ที่มีจริยธรรมมาใช้จำเป็นต้องเข้าถึงโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์และข้อมูลการฝึกอบรมอย่างลึกซึ้ง ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลด้านความปลอดภัยและทรัพย์สินทางปัญญา ดังที่นักวิจัยท่านหนึ่งกล่าวไว้ว่า "อัลกอริทึม AI ที่อธิบายได้นั้นเป็นโอเพนซอร์สอยู่แล้วและจำเป็นต้องเข้าถึงโมเดล ดังนั้นการโฮสต์อะไรก็ตามจึงไม่สมเหตุสมผล"

4. ประเด็นความรับผิดทางกฎหมาย

บริษัท SaaS ที่ให้บริการ AI อย่างมีจริยธรรมอาจเผชิญกับปัญหาความรับผิดที่ซับซ้อน หากเครื่องมือของพวกเขาไม่สามารถตรวจจับปัญหาด้านจริยธรรมได้อย่างเพียงพอ ที่ปรึกษากฎหมายท่านหนึ่งเสนอว่า "พวกเขาควรเสนอค่าชดเชยหรืออะไรทำนองนั้นไหม ผมไม่ค่อยมีความรู้เกี่ยวกับกรอบกฎหมายหรือประเด็นทางธุรกิจมากนัก แต่นั่นเป็นหนึ่งในคำถามแรกๆ ที่ผมจะถาม"

แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ บริษัทบางแห่งก็เริ่มก้าวขึ้นมาในพื้นที่นี้ โดยมีข้อเสนอเช่น DataRobot ซึ่งให้การตรวจสอบความยุติธรรมและอคติผ่านโซลูชัน MLOps

กรอบจริยธรรม AI ของเรา: เสาหลักห้าประการของการปฏิบัติทางการตลาด

แนวทางของเรามีโครงสร้างรอบเสาหลักที่เชื่อมโยงกัน 5 ประการ โดยแต่ละประการมีผลกระทบเชิงปฏิบัติต่อวิธีการพัฒนาและส่งมอบโซลูชัน SaaS ของเรา:

1. ความยุติธรรมและการบรรเทาอคติ

หลักการสำคัญ: ระบบ AI ของเราต้องปฏิบัติต่อผู้ใช้และบุคคลทุกคนอย่างยุติธรรม หลีกเลี่ยงการเลือกปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมหรือการปฏิบัติที่เป็นพิเศษ

‍

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ:

• การตรวจสอบอคติเป็นระยะโดยใช้ตัวชี้วัดความยุติธรรมทางสถิติหลายตัว
• แนวทางปฏิบัติในการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกัน
• ข้อจำกัดความยุติธรรมที่นำมาใช้โดยตรงในวัตถุประสงค์ของแบบจำลอง
• การติดตามอคติที่เกิดขึ้นใหม่ในระบบการผลิต

กรณีศึกษาสมมติฐาน: ในระบบวิเคราะห์ทรัพยากรบุคคล สิ่งสำคัญคือต้องมั่นใจว่าแบบจำลองจะไม่ลงโทษ "ช่องว่างทางอาชีพ" โดยไม่ได้ตั้งใจ ซึ่งเป็นปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อผู้หญิงและผู้ดูแลอย่างไม่สมส่วน ด้วยโปรโตคอลการตรวจสอบความเสมอภาคที่เข้มงวด เราจึงสามารถระบุอคติเหล่านี้ได้ และออกแบบระบบใหม่เพื่อประเมินความก้าวหน้าทางอาชีพได้อย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น

‍

การแก้ไขปัญหาทางการตลาด: เราตระหนักดีว่า ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมได้เสนอแนะว่า จนกว่ากฎหมายจะกำหนดให้ต้องแสดงให้เห็นถึงความยุติธรรมใน AI การวิเคราะห์ประเภทนี้อาจใช้เป็นการตรวจสอบภายในสำหรับองค์กรต่างๆ ที่ต้องการนำ AI มาใช้อย่างมีความรับผิดชอบเป็นหลัก

2. ความโปร่งใสและการอธิบายได้

หลักการสำคัญ: ผู้ใช้ควรเข้าใจว่าทำไมระบบ AI ของเราจึงได้ข้อสรุปเฉพาะเจาะจง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการตัดสินใจที่มีความสำคัญสูง

‍

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ:

• แนวทางการอธิบายแบบเป็นขั้นตอนโดยอิงตามผลกระทบของการตัดสินใจ
• คำอธิบายภาษาธรรมชาติสำหรับการทำนายที่สำคัญ
• เครื่องมือภาพที่แสดงความสำคัญของคุณลักษณะและเส้นทางการตัดสินใจ
• เอกสารประกอบแบบจำลองที่สมบูรณ์พร้อมให้ลูกค้าได้

กรณีศึกษาสมมติฐาน: เครื่องมือพยากรณ์ทางการเงินที่ใช้ AI ควรแสดงช่วงความเชื่อมั่นควบคู่ไปกับการคาดการณ์ และช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจว่าปัจจัยต่างๆ มีอิทธิพลต่อการคาดการณ์อย่างไร ความโปร่งใสนี้ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจไม่เพียงแต่สิ่งที่ระบบคาดการณ์ แต่ยังรวมถึงเหตุผลที่ระบบคาดการณ์ และความมั่นใจของระบบด้วย

‍

การจัดการกับความท้าทายของตลาด: ตามที่เน้นย้ำในการอภิปรายของอุตสาหกรรม การรวมองค์ประกอบเหล่านี้เข้าในผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ เช่นที่ DataRobot ทำกับการตรวจสอบ MLOps อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าการนำเสนอเป็นบริการแบบแยกส่วน

3. ความเป็นส่วนตัวและการกำกับดูแลข้อมูล

หลักการสำคัญ: ความเคารพความเป็นส่วนตัวจะต้องถูกสร้างขึ้นในทุกชั้นของข้อมูลของเรา ตั้งแต่การรวบรวมไปจนถึงการประมวลผลและการจัดเก็บ

‍

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ:

• เทคนิคการรักษาความเป็นส่วนตัว เช่น ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันและการเรียนรู้แบบรวมศูนย์
• ลดการรวบรวมข้อมูลให้เหลือเพียงสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการทำงาน
• กลไกการยินยอมที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงสำหรับการใช้ข้อมูล
• การประเมินผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวเป็นระยะสำหรับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ทั้งหมด

กรณีศึกษาสมมุติฐาน: แพลตฟอร์มวิเคราะห์ลูกค้าที่ได้รับการออกแบบอย่างมีจริยธรรมควรใช้เทคนิคการรวบรวมข้อมูลที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าโดยไม่เปิดเผยพฤติกรรมของลูกค้าแต่ละราย แนวทางที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวโดยการออกแบบนี้จะช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจแนวโน้มต่างๆ โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของลูกค้า

‍

การตอบสนองต่อความท้าทายของตลาด: ดังที่ได้กล่าวไว้ในการอภิปรายของอุตสาหกรรม "คุณอาจสับสนระหว่างจริยธรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (ซึ่งเป็นเรื่องที่แตกต่างกันมาก อย่างน้อยก็ในบริบทของสหรัฐอเมริกา) จริงๆ แล้ว มีสตาร์ทอัพบางแห่งที่ผมรู้จัก ซึ่งเสนอคุณค่าด้วยการจ้างบุคคลภายนอกมาดูแลบางส่วนในเรื่องนี้ แต่พวกเขากลับให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมากกว่า"

4. ความรับผิดชอบและการกำกับดูแล

หลักการสำคัญ: โครงสร้างความรับผิดชอบที่ชัดเจนช่วยให้มั่นใจได้ว่าการพิจารณาทางจริยธรรมจะไม่ถูกละเลยในกระบวนการพัฒนา

‍

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ:

• คณะกรรมการพิจารณาจริยธรรมที่มีความเชี่ยวชาญและมุมมองที่หลากหลาย
• การตรวจสอบภายในระบบและกระบวนการ AI เป็นประจำ
• ห่วงโซ่ความรับผิดชอบที่ได้รับการบันทึกไว้สำหรับระบบการตัดสินใจด้าน AI
• ขั้นตอนการตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างครอบคลุม

กรณีศึกษาสมมุติฐาน: คณะกรรมการตรวจสอบจริยธรรมที่มีประสิทธิภาพควรดำเนินการตรวจสอบองค์ประกอบ AI หลักของแพลตฟอร์มเป็นระยะๆ การตรวจสอบเหล่านี้สามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ เช่น โครงสร้างแรงจูงใจที่ไม่ได้ตั้งใจในเครื่องมือแนะนำ ก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อลูกค้า

‍

การตอบสนองต่อความท้าทายของตลาด: ในการตอบสนองต่อการสังเกตว่า "จนกว่าจะมีแรงกดดันจากหน่วยงานกำกับดูแล ผลิตภัณฑ์นี้จะถูกใช้เป็นการตรวจสอบภายในมากขึ้น" เราพบว่าการบูรณาการการตรวจสอบเหล่านี้เข้าในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของเราช่วยสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าองค์กรที่กังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านชื่อเสียง

5. การกำกับดูแลและความรับผิดชอบของเจ้าหน้าที่

หลักการสำคัญ: AI ควรเสริมศักยภาพของมนุษย์แทนที่จะมาแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการตัดสินใจที่มีผลตามมา

‍

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ:

• กระบวนการตรวจสอบโดยมนุษย์สำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติที่มีผลกระทบสูง
• กลไกการยกเลิกสำหรับกระบวนการอัตโนมัติทั้งหมด
• ความเป็นอิสระแบบค่อยเป็นค่อยไปที่สร้างความไว้วางใจและความเข้าใจของผู้ใช้
• ทรัพยากรการพัฒนาทักษะที่ช่วยให้ผู้ใช้ทำงานกับเครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

กรณีศึกษาสมมุติฐาน: ในเครื่องมือวิเคราะห์สัญญาที่ใช้ AI ระบบจะระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและอธิบายเหตุผล แต่การตัดสินใจขั้นสุดท้ายจะขึ้นอยู่กับผู้ใช้งานที่เป็นมนุษย์เสมอ แนวทางการทำงานร่วมกันนี้จะช่วยรับประกันประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงรักษาดุลยพินิจที่สำคัญของมนุษย์ไว้

‍

การตอบสนองต่อความท้าทายทางการตลาด: มิตินี้กล่าวถึงข้อกังวลที่เกิดขึ้นโดยตรงว่า "ปัญญาประดิษฐ์เชิงจริยธรรมนั้นเป็นเพียงคำที่ขัดแย้งกันเอง เป็นแค่คำที่ออกแบบมาเพื่อสร้างตลาดใหม่ขึ้นมาโดยไร้เหตุผล... มนุษย์มีจริยธรรมหรือไม่ก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ก็คือสิ่งที่มนุษย์ใช้นั่นเอง" การให้มนุษย์เป็นศูนย์กลางของการตัดสินใจ ทำให้เราตระหนักว่าจริยธรรมนั้นแท้จริงแล้วอยู่ที่การกระทำของมนุษย์

‍

‍

การสร้างกรณีทางธุรกิจสำหรับ AI ที่มีจริยธรรมในยุคปัจจุบัน

แม้จะมีการหารือถึงความท้าทายทางการตลาด เราเชื่อว่ามีกรณีทางธุรกิจที่น่าสนใจสำหรับ AI ที่มีจริยธรรมซึ่งเหนือกว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบหรือการประชาสัมพันธ์เพียงอย่างเดียว:

1. การเตรียมความพร้อมด้านกฎระเบียบ

แม้ว่ากฎระเบียบเฉพาะด้านจริยธรรม AI ยังคงมีอยู่อย่างจำกัด แต่ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว สหภาพยุโรปกำลังมีความก้าวหน้าอย่างมากในร่างพระราชบัญญัติ AI ขณะที่สหรัฐอเมริกากำลังสำรวจกรอบการกำกับดูแลที่หลากหลาย บริษัทที่ปฏิบัติตามหลักจริยธรรมในปัจจุบันจะอยู่ในตำแหน่งที่ดีขึ้นเมื่อมีข้อกำหนดด้านกฎระเบียบเกิดขึ้น

2. การบรรเทาความเสี่ยงด้านชื่อเสียง

ดังที่ผู้ร่วมเสวนาท่านหนึ่งได้กล่าวไว้ อาจมี "การประชาสัมพันธ์" ในการเสนอ "ตราประทับรับรอง" สำหรับ AI ที่มีจริยธรรม ในยุคที่ประชาชนมีความตระหนักและความกังวลเกี่ยวกับ AI เพิ่มมากขึ้น บริษัทที่สามารถแสดงให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรมจะมีข้อได้เปรียบอย่างมากในการบริหารความเสี่ยงด้านชื่อเสียง

3. คุณภาพผลิตภัณฑ์ดีขึ้น

เสาหลักทั้งห้าของเราไม่เพียงแต่มุ่งเน้นด้านจริยธรรมเท่านั้น แต่ยังช่วยยกระดับคุณภาพโดยรวมของผลิตภัณฑ์ของเราอีกด้วย ระบบที่เป็นธรรมยิ่งขึ้นจะช่วยให้บริการลูกค้าที่หลากหลายได้ดีขึ้น ความโปร่งใสที่มากขึ้นช่วยสร้างความไว้วางใจให้กับผู้ใช้ หลักปฏิบัติด้านความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดช่วยปกป้องทั้งผู้ใช้และบริษัท

4. โอกาสทางการตลาดเฉพาะกลุ่ม

แม้ว่าตลาดมวลชนอาจไม่ได้สนใจบริษัทใดๆ ที่โฆษณาตัวเองว่าเป็นผู้ใช้ AI ที่มีจริยธรรม 100% แต่ก็มีกลุ่มลูกค้าองค์กรที่กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่องและมีความมุ่งมั่นอย่างยิ่งต่อแนวทางปฏิบัติทางธุรกิจอย่างมีความรับผิดชอบ ลูกค้าเหล่านี้จึงแสวงหาซัพพลายเออร์ที่มีค่านิยมเดียวกันและสามารถแสดงให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรมได้

‍

อนาคตของ AI ที่มีจริยธรรม: จากกลุ่มเฉพาะสู่กระแสหลัก

เมื่อมองไปข้างหน้า เราคาดการณ์แนวโน้มหลายประการที่จะสามารถเปลี่ยนแปลง AI ที่มีจริยธรรมจากข้อกังวลเฉพาะกลุ่มให้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติหลักได้:

1. กฎระเบียบที่มีการเปลี่ยนแปลง

เมื่อกรอบการกำกับดูแลขยายตัวมากขึ้น บริษัทต่างๆ จะต้องแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตามมาตรฐานจริยธรรมต่างๆ มากขึ้น ซึ่งจะผลักดันความต้องการเครื่องมือที่เอื้อต่อการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

2. แรงกดดันจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

นักลงทุน พนักงาน และลูกค้าต่างตระหนักและกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมของ AI แรงกดดันที่เพิ่มขึ้นนี้กำลังกระตุ้นให้บริษัทต่างๆ แสวงหาเครื่องมือที่สามารถแสดงให้เห็นถึงแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรม

3. เหตุการณ์ AI ที่เป็นข่าวโด่งดัง

เมื่อการนำ AI มาใช้เพิ่มขึ้น เหตุการณ์สำคัญที่เกี่ยวข้องกับอคติ ความเป็นส่วนตัว หรือการตัดสินใจของอัลกอริทึมที่น่าสงสัยก็จะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย เหตุการณ์เหล่านี้จะผลักดันความต้องการโซลูชันเชิงป้องกัน

4. การทำงานร่วมกันและมาตรฐานที่เกิดขึ้นใหม่

การพัฒนามาตรฐานร่วมกันในการประเมินและการสื่อสารความยุติธรรม ความเป็นส่วนตัว และคุณลักษณะทางจริยธรรมอื่นๆ ของ AI จะช่วยอำนวยความสะดวกในการนำเครื่องมือ AI ที่มีจริยธรรมมาใช้ในองค์กรต่างๆ

5. การบูรณาการกับแพลตฟอร์ม MLOps

ตามที่เน้นย้ำในการอภิปรายในอุตสาหกรรมด้วยตัวอย่างเช่น DataRobot อนาคตของ AI ที่ถูกต้องตามจริยธรรมอาจไม่ได้อยู่ที่โซลูชันแบบสแตนด์อโลน แต่เป็นการบูรณาการกับแพลตฟอร์ม MLOps ที่กว้างขึ้น ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบความยุติธรรมและอคติ

‍

บทสรุป: จริยธรรมในฐานะนวัตกรรมในบริบทตลาด

บ่อยครั้งที่จริยธรรมและนวัตกรรมถูกมองว่าเป็นพลังตรงข้ามกัน ต่างฝ่ายต่างจำกัดกันและกัน ประสบการณ์ของเรา ประกอบกับข้อมูลเชิงลึกจากแวดวงเทคโนโลยี ชี้ให้เห็นถึงความจริงที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น นั่นคือ แม้ว่าการพิจารณาเรื่องจริยธรรมจะเป็นแรงผลักดันให้เกิดนวัตกรรม และผลักดันให้เราค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่สร้างคุณค่าโดยไม่ก่อให้เกิดอันตราย แต่ตลาดในปัจจุบันกลับเป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำโซลูชัน SaaS ด้าน AI เฉพาะทางที่มีจริยธรรมมาใช้อย่างแพร่หลาย

‍

คำถามที่ชุมชนตั้งขึ้นว่า “ทำไมจึงไม่มีผลิตภัณฑ์ SaaS ด้าน AI ที่มีจริยธรรม” ยังคงมีความเกี่ยวข้อง คำตอบดูเหมือนจะมาจากการผสมผสานระหว่างนิยามเชิงบริบทของจริยธรรม แรงจูงใจทางเศรษฐกิจที่จำกัดเมื่อไม่มีแรงกดดันด้านกฎระเบียบ ความท้าทายในการนำไปปฏิบัติจริง และปัญหาความรับผิดทางกฎหมาย

‍

แม้จะเผชิญกับความท้าทายเหล่านี้ เราเชื่อว่าอนาคตของ AI ในธุรกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับสิ่งที่เป็นไปได้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังรวมถึงสิ่งที่เป็นประโยชน์อย่างมีความรับผิดชอบด้วย บริษัทของเรามุ่งมั่นที่จะขับเคลื่อนอนาคตนี้ผ่านนวัตกรรมทางจริยธรรม โดยบูรณาการการพิจารณาทางจริยธรรมเข้ากับผลิตภัณฑ์และกระบวนการต่างๆ ของเรา ขณะที่เราก้าวผ่านความเป็นจริงของตลาดในปัจจุบัน

‍

ดังที่ผู้ร่วมเสวนาท่านหนึ่งเสนอแนะว่า "บางทีคุณอาจเริ่มทำสักอันถ้าคุณอยู่ในแวดวงนี้และมองเห็นความจำเป็น" เรากำลังทำแบบนั้นอยู่แล้ว เราขอเชิญชวนนักนวัตกรรมท่านอื่นๆ มาร่วมสำรวจพื้นที่ที่กำลังเติบโตนี้กับเรา ไม่ใช่แค่ในฐานะสิ่งจำเป็นทางศีลธรรมเท่านั้น แต่ยังเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่มองการณ์ไกลในระบบนิเวศเทคโนโลยีที่ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง