Hvordan skaber man tillid ved håndtering af risici ved kunstig intelligens

Kunstig intelligens (AI) har potentiale til at revolutionere brancher ved både at øge effektiviteten og skabe helt nye muligheder. AI-systemer kan lære, tilpasse sig og udføre komplekse opgaver, hvilket gør teknologien til et stærkt værktøj for organisationer. Samtidig er der en række risici forbundet med kunstig intelligens, som kan føre til betydelige udfordringer og utilsigtede konsekvenser, hvis de ikke håndteres korrekt.

Inden for blandt andet sundhedsvæsen, finans, transport og mange andre sektorer er det netop de egenskaber, der gør AI værdifuld, såsom autonomi, hastighed og evnen til at behandle store datamængder, der også kan skabe nye risici. Disse spænder fra cybersikkerhed og juridiske problemstillinger til etiske dilemmaer og samfundsmæssige konsekvenser. Samtidig er det umuligt at forudsige alle potentielle risici på forhånd.

Derfor bør udvikling, implementering og anvendelse af AI altid ledsages af en løbende vurdering af teknologiens konsekvenser og påvirkning. Som ved andre forretningsmæssige risici kan et AI-ledelsessystem (AIMS) hjælpe virksomheder med systematisk at identificere, håndtere og reducere risici over tid.

Hvad er kunstig intelligens (AI)?

Kunstig intelligens (AI) er et bredt område inden for datalogi, der fokuserer på at udvikle systemer, som kan udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens. Det kan eksempelvis være læring, ræsonnering, problemløsning, perception og forståelse af sprog. Grundlæggende handler AI om at udvikle algoritmer, der gør maskiner i stand til at udføre kognitive funktioner, som minder om dem, mennesker anvender.

Udviklingen af AI omfatter flere specialområder. Det gælder blandt andet machine learning, hvor algoritmer trænes til at foretage forudsigelser eller træffe beslutninger baseret på data, natural language processing (NLP), som gør det muligt for systemer at forstå og reagere på menneskeligt sprog, samt computer vision, der gør det muligt at analysere og fortolke visuelle data.

AI handler ikke kun om at efterligne menneskelig intelligens. Teknologien giver også mulighed for at analysere og behandle store datamængder på måder, som tidligere ikke har været mulige. AI-systemer kan lære af erfaringer, tilpasse sig nye input og udføre opgaver med stadig større nøjagtighed og selvstændighed.

Efterhånden som AI udvikler sig, bliver teknologien en integreret del af stadig flere brancher. Inden for sundhedssektoren understøtter den eksempelvis diagnosticering af sygdomme, mens den i finanssektoren bruges til at identificere svindel og uregelmæssigheder. AI spiller også en vigtig rolle inden for cybersikkerhed ved at hjælpe med at opdage og håndtere trusler, og inden for marketing bruges teknologien til at skabe mere personlige kundeoplevelser.

Risici ved kunstig intelligens

På trods af de mange muligheder rejser AI også spørgsmål om sikkerhed, pålidelighed og etik. For virksomheder er det derfor afgørende at identificere og håndtere de risici, der er forbundet med kunstig intelligens, for at skabe tillid til udvikling, implementering og anvendelse af AI-løsninger.

Mange virksomheder investerer allerede i AI, men både udviklere, brugere og andre interessenter har behov for tillid til, at løsningerne er ansvarlige og pålidelige. At bygge bro over denne tillidskløft er vigtigt, fordi investeringer, samfundsmæssig accept, politisk opbakning, vidensudvikling og innovation afhænger af det.

Der er allerede identificeret en række væsentlige AI-risici, herunder etiske og juridiske problemstillinger, sikkerhedsudfordringer, tab af arbejdspladser, utilsigtede konsekvenser, overdreven afhængighed af teknologien samt globale sikkerhedsmæssige bekymringer. Efterhånden som teknologien udvikler sig, kan listen over potentielle trusler og udfordringer blive endnu længere.

Risici kan opstå gennem hele AI-systemets livscyklus, fra design og træning til implementering, drift og udfasning. Det kan blandt andet være skæve eller unøjagtige resultater, manglende gennemsigtighed, brud på privatlivets fred, cybersikkerhedssårbarheder, manglende overholdelse af lovkrav eller utilsigtede konsekvenser for mennesker og samfund. Da AI-systemer kan fortsætte med at lære og udvikle sig, bør organisationer løbende overvåge og evaluere risici frem for at basere sig på enkeltstående vurderinger.

Hvad er et AI-ledelsessystem?

Et AI-ledelsessystem baseret på ISO 42001 (Artificial Intelligence Management System, AIMS) er en struktureret ramme af politikker, processer, kontroller og ansvarsområder, der bruges til at styre, hvordan AI-systemer udvikles, implementeres og anvendes i en organisation.

I stedet for at fokusere på enkelte AI-applikationer etablerer et AIMS en samlet styringsmodel på tværs af organisationen. Målet er at sikre, at AI håndteres ensartet, ansvarligt og i overensstemmelse med virksomhedens mål og strategier.

Ligesom andre ISO-ledelsessystemer bygger et AIMS på princippet om løbende forbedring. Det betyder, at organisationer regelmæssigt vurderer risici, fastlægger kontroller, overvåger resultater, gennemfører interne audits og evaluerer, om AI-systemerne fortsat lever op til organisationens mål og interessenternes forventninger

AI-risikostyring: strategier og eksempler

Effektiv risikostyring er afgørende for at reducere de potentielle negative konsekvenser af kunstig intelligens. Ifølge DNVs ViewPoint undersøgelse om AI overvejer et flertal af de adspurgte virksomheder (96 %) at implementere et AI-ledelsessystem for at sikre effektiv styring af processer og governance.

88 % af de adspurgte var bekendt med ISO/IEC 42001-standarden. Standarden adresserer de særlige udfordringer, som AI medfører, herunder sikkerhed, pålidelighed og etiske forhold. Uanset om en organisation udvikler, implementerer eller anvender AI, giver standarden en struktureret metode til at håndtere risici og skabe tillid til AI-løsninger.

Effektiv AI-risikostyring handler dog om mere end blot at identificere risici. Organisationer har behov for klare styringsstrukturer, veldefinerede roller og ansvarsområder, dokumenterede mål, risikovurderingsprocesser samt mekanismer til løbende overvågning. En struktureret tilgang gør det lettere at træffe ensartede beslutninger og identificere nye risici, før de udvikler sig til større problemer.

ISO/IEC 42001 følger de samme ledelsessystemprincipper som standarder såsom ISO 9001 og ISO/IEC 27001. Organisationer fastlægger politikker, vurderer risici og muligheder, implementerer kontroller, gennemfører interne audits og udfører ledelsens evaluering for at understøtte løbende forbedringer. Denne velkendte tilgang gør det muligt at integrere AI-governance i eksisterende forretningsprocesser frem for at etablere en helt separat styringsstruktur.

Sådan skaber du tillid til AI i praksis

Kunstig intelligens har potentiale til at transformere organisationer ved at forbedre effektiviteten, understøtte hurtigere beslutningstagning og skabe nye muligheder for innovation. De samme egenskaber, der gør AI værdifuld, medfører imidlertid også nye risici relateret til gennemsigtighed, pålidelighed, privatliv, sikkerhed, etik og overholdelse af lovgivning.

I takt med at anvendelsen af AI vokser, er det ikke længere tilstrækkeligt at basere styringen på uformelle processer eller enkeltstående kontroller. Organisationer har behov for en mere struktureret tilgang til at håndtere de udfordringer, som teknologien medfører.

Et ledelsessystem giver mulighed for at skabe balance mellem innovation og ansvarlighed. Ved at etablere klare styringsmekanismer, vurdere risici gennem hele AI-systemets livscyklus og løbende overvåge resultater kan organisationer styrke tilliden til deres AI-løsninger. Her spiller et AI-ledelsessystem (AIMS) en central rolle.

ISO/IEC 42001 tilbyder en internationalt anerkendt ramme for ansvarlig styring af kunstig intelligens. Standarden kan hjælpe organisationer med at styrke ledelsen, øge gennemsigtigheden, understøtte compliance og dokumentere deres engagement i ansvarlig og tillidsvækkende anvendelse af AI. For organisationer, der allerede arbejder med ISO-ledelsessystemer, er ISO/IEC 42001 en naturlig udvidelse af den eksisterende governance-struktur og et effektivt redskab til at håndtere de muligheder og udfordringer, som kunstig intelligens medfører.