En køreplan for kunstig intelligens
"An Operating Model for Sustainable AI" er den ramme som KPMG benytter som grundlag for rådgivning og implementering af AI hos etablerede kunder verden over.
Foto: KPMG.
En ting er at eksperimentere med kunstig intelligens og maskinlæring, noget andet er at skalere og indarbejde metoderne, så de fungerer legalt, etisk og miljømæssigt på den lange bane. Det kræver en struktureret proces, som KPMG kalder: An Operating Model for Sustainable AI.
I takt med at kunstig intelligens, AI, bliver mere og mere udbredt og offentligt reguleret, stiger behovet for, at virksomheder opstiller bæredygtige strategier, for hvordan teknologierne bruges og udvikles på længere sigt. Det handler ikke blot om at leve op til regulative krav, men også om at opbygge en fundamental tillid til AI og sikre, at teknologien bliver brugt etisk forsvarligt.
Den udfordring beskrives hos KPMG i fire led: Funktionalitet, Etik, Regulering og Miljø.
Først og fremmest skal AI fungere efter hensigten. Infrastruktur og data skal være af høj kvalitet, og alle led skal kunne vedligeholdes og revideres. Dette dækker også over en høj grad af sikkerhed, så manipulation af data-input ikke kan finde sted.
Det etiske niveau skal sikre, at AI ikke opererer partisk eller påvirkes på en uhensigtsmæssig måde fra interne eller eksterne kilder.
”Det næste punkt, regulering, oplever vi i dag fra flere sider. Vi har i Danmark vedtaget National Strategi for Kunstig Intelligens, og på EU-niveau har vi Etiske Retningslinjer for Pålideligt Kunstig Intelligens,” siger Michael Birkebæk Jensen, der er KPMG-partner i NewTech-afdelingen.
Han peger blandt andet på, at reguleringen skal mødes med klare interne procedurer hos virksomhederne i form af efterlevelse af GDPR, kontraktuelle forhold og industrispecifikke lovkrav.
”Dernæst ser vi på, om brugen af kunstig intelligens foregår miljømæssigt forsvarligt. Det kan være om hardware i tilstrækkelig grad understøtter ens bestræbelser på at udnytte AI fuldt ud. Der bliver produceret energibesparende computer-processorer, som er dedikeret til kunstig intelligens og maskinlæring. Det er derfor vigtigt, at man følger med også på hardwaresiden for at sikre, at de systemer, man opbygger, kan arbejde optimalt, - også miljømæssigt, ” lyder det fra Michael Birkebæk Jensen.
Det kan også ske ved at optimere algoritmer, så processor-forbruget sænkes eller gennem brug af strøm fra vedvarende energikilder.
”Derudover er AI oplagt til at optimere energiforbrug på tværs af hele virksomhedens og eksempelvis rapportere om CO2-udledning,” fortæller Michael Birkebæk Jensen.
