Eenvoudige Handleiding voor het Ontwikkelen van Responsible AI

Kunstmatige intelligentie (AI) is een alomtegenwoordige technologie geworden in ons dagelijks leven en beïnvloedt alles, van de producten die we kopen tot de beslissingen die over ons worden genomen. Naarmate AI een steeds grotere rol speelt, is het essentieel om ervoor te zorgen dat het op een verantwoorde manier wordt ontwikkeld en gebruikt. Voor organisaties is het vaak niet eenvoudig om te bepalen waar te beginnen of waarop te focussen.

Bovendien benadrukt recent onderzoek van het AlgoSoc-consortium twee grote uitdagingen bij de adoptie van AI in Nederland:

• Lage AI-geletterdheid: Meer mensen kennen de term ChatGPT dan Generatieve AI.
• Lager vertrouwen in AI: Minder dan 45% van de mensen vertrouwt AI om een juiste diagnose voor kanker te stellen.

Samen met Deeploy hebben we een eenvoudig raamwerk ontwikkeld dat helpt bij de groei naar ResponsIble AI. Dit raamwerk is gebaseerd op drie leidende principes en vier essentiële bouwstenen om de implementatie van AI zowel verantwoord als praktisch te maken.

Drie Leidende Principes voor Responsible AI

1. Er is een duidelijk doel met KPI's

• Definieer de specifieke problemen die het AI-systeem moet oplossen.
• Stel meetbare uitkomsten en succescriteria vast.
• Voorbeeld: Een AI-systeem voor medische diagnoses met als doel 95% nauwkeurigheid in het detecteren van longkanker in een vroeg stadium.

2. De juiste data is beschikbaar voor training en evaluatie

• Het belang van hoogwaardige en geschikte data.
• Data moet divers, betrouwbaar en vrij van bias zijn.
• Voorbeeld: Google's AI for Social Good-initiatief gebruikt diverse datasets om modellen te trainen die natuurrampen zoals overstromingen voorspellen en tijdige waarschuwingen geven.

3. Risico’s zijn bekend en beheersbaar

• Identificeer en beheers risico’s op het gebied van privacy, ethiek, veiligheid, menselijke controle en transparantie.
• Voorbeeld: Een AI-systeem dat de tijd optimaliseert die gebruikers doorbrengen in nieuwsapps, moet privacy- en ethische risico’s beheersen.

Deze drie principes zijn nauw met elkaar verbonden: Een duidelijk doel helpt bij het verzamelen van de juiste data. De juiste data helpt bij het begrijpen en beheersen van risico’s. Risicobeheer zorgt ervoor dat je doel ethisch en praktisch haalbaar blijft.

Maar waar begin je? Wat heb je nodig om AI-systemen te ontwikkelen?

De Bouwstenen van Responsible AI 

Op basis van onze ervaring met diverse projecten hebben we vier essentiële bouwstenen geïdentificeerd waarmee organisaties kunnen groeien en rijpen in Responsible AI:

1. Datakwaliteit

Zorg voor diverse en betrouwbare data.

2. Governance

Stel toezicht- en verantwoordingsmechanismen in.

3. Robuustheid

Zorg ervoor dat AI-systemen goed presteren onder verschillende omstandigheden.

4.Transparantie

Maak AI-besluitvormingsprocessen helder en begrijpelijk om vertrouwen op te bouwen.

Door deze bouwstenen te implementeren, wordt naleving van opkomende regelgeving, zoals de EU AI Act, veel eenvoudiger.

Best Practices voor AI-implementatie

Hoewel elke organisatie zich in een eigen tempo ontwikkelt, zijn er enkele best practices die voor elke AI-implementatie gelden:

✅ Evalueer of AI de juiste oplossing is, en niet een doel op zich.
✅ Omarm een multidisciplinaire aanpak.
✅ Zorg voor duidelijk eigenaarschap van data en modellen.
✅ Implementeer privacy- en beveiligingsstandaarden voor data.
✅ Bevorder transparantie en verklaarbaarheid.

Meer weten?

Wil je weten hoe je kunt groeien in elk van deze bouwstenen? Onze Whitepaper biedt praktische stappen en inzichten om jouw organisatie te helpen AI op een verantwoorde manier te implementeren.