Kecerdasan Buatan (AI) mengubah cara kita hidup dan melakukan tugas sehari-hari.
Tidak ada industri atau sektor yang tidak tersentuh dalam hal algoritme AI. Bicara tentang kesehatan, perbankan, ritel, keuangan, keamanan, transportasi, pendidikan, dan hiburan—Anda dapat melihat penerapan AI di mana-mana.
Statistik menunjukkan bahwa meskipun pasar AI global bernilai $136,6 miliar, diperkirakan akan mencapai $1,81 triliun pada tahun 2030.
Sementara AI memiliki adopsi yang luar biasa di antara organisasi global, bagaimana cara memastikan algoritmenya adil dan mematuhi pedoman hukum?
Di sinilah tata kelola AI berperan.
Di blog ini, kita akan mendalami tata kelola AI. Kita akan mempelajari makna, prinsip, keuntungan, pentingnya, dan banyak lagi. Jadi, mari kita langsung ke dalamnya.
Apa itu Tata Kelola AI?
Tata kelola Artificial Intelligence atau tata kelola AI adalah proses mendefinisikan serangkaian peraturan dan kebijakan untuk memastikan bahwa algoritma AI dan Machine Learning (ML) dikembangkan dengan tujuan adopsi AI yang adil bagi masyarakat.
Tata kelola AI membahas berbagai masalah yang bertanggung jawab untuk memastikan penggunaan etis AI, termasuk transparansi, bias, privasi, akuntabilitas, dan keamanan. Jadi, masalah apa pun yang terkait dengan penyalahgunaan AI atau pelanggaran yang rusak ditangani oleh tata kelola AI.
Fokus utama tata kelola AI adalah hubungannya dengan keadilan, otonomi, dan kualitas data. Selain itu, tata kelola AI yang efisien memerlukan kolaborasi antar pemangku kepentingan, seperti lembaga pemerintah, lembaga akademik, organisasi industri, dan kelompok masyarakat sipil.
Tujuannya adalah untuk mengatasi akses dan kontrol ke data dan informasi pribadi dan menggunakan AI dengan cara yang etis yang membantu memaksimalkan keuntungan dan potensi manfaat serta meminimalkan kerugian, ilegalitas, dan ketidakadilan.
Kerangka tata kelola AI dapat mencakup hal-hal berikut:
- Mengembangkan kode etik dan pedoman etika untuk pengembang
- Menetapkan mekanisme untuk mengevaluasi dampak sosial dan ekonomi AI
- Membuat kerangka peraturan untuk memastikan penggunaan AI yang aman dan andal
Jadi, jika dilakukan dengan benar, tata kelola AI mendorong dan memberdayakan organisasi agar berfungsi dengan penuh kepercayaan dan kelincahan, bukan memperlambatnya.
Prinsip Utama Tata Kelola AI
Tata kelola AI bertujuan untuk melindungi organisasi dan perusahaan yang menggunakan solusi AI dalam perangkat lunak dan teknologi baru serta pelanggan mereka yang menggunakan teknologi AI ini.
Dan hal ini dilakukan dengan membuat panduan atau kebijakan peraturan yang harus diikuti oleh organisasi untuk mempromosikan penggunaan AI etis.
Berikut adalah prinsip inti yang mengatur tata kelola AI.
#1. Memiliki Empati
Sangat penting untuk merancang AI sedemikian rupa sehingga memahami implikasi sosial dari bagaimana AI merespons dan menghargai emosi dan perasaan manusia.
Tidak menetapkan batasan dan aturan yang jelas tentang apa yang dapat diterima dapat mengakibatkan kurangnya empati dalam teknologi AI seperti bot—yang dapat melukai perasaan manusia dan memengaruhi reputasi dan kredibilitas perusahaan.
#2. Memberikan Transparansi
Merancang sistem AI dan mensertifikasi algoritme AI yang menjelaskan operasi pengambilan keputusan dengan jelas sangat penting untuk menghindari ketidakpuasan atau kekecewaan pelanggan serta memungkinkan akuntabilitas dan pengawasan.
Oleh karena itu, perusahaan harus merancang algoritme yang mengomunikasikan kebijakan AI tentang bias dan menawarkan penjelasan transparan tentang kapan masalah terjadi.
#3. Adil dan Non Diskriminasi
Sistem AI dapat melanggengkan diskriminasi dan bias yang ada, sengaja atau tidak sengaja. Oleh karena itu, memastikan bahwa sistem AI tidak melanggar hak asasi manusia terkait agama, jenis kelamin, gender, disabilitas, atau ras diperlukan agar memperlakukan semua manusia secara adil dan merata.
Oleh karena itu, merancang, mengembangkan, dan menerapkan sistem AI yang adil dan tidak diskriminatif yang memastikan inklusivitas adalah penting dan merupakan salah satu prinsip utama tata kelola AI.
#4. Kontrol Bias
Sistem AI biasanya membuat semua keputusan berdasarkan tambang emas dari data yang tersedia.
Oleh karena itu, organisasi harus mengatur data pelatihan Machine Learning (ML) mereka dan mengevaluasi dampaknya untuk mendeteksi bias yang mungkin muncul atau diperkenalkan secara tidak sengaja di dalam sistem.
#5. Menetapkan Akuntabilitas
Pengembangan dan penyebaran AI harus disertai dengan akuntabilitas dan tanggung jawab yang jelas untuk setiap hasil yang merugikan akibat penggunaannya.
Oleh karena itu, sangat penting bagi perusahaan yang menggunakan sistem AI untuk menetapkan akuntabilitas jika ada masalah dengan kualitas atau keakuratan hasil yang dihasilkan dari sistem AI mereka.
#6. Pastikan Keamanan dan Keandalan
Sistem AI dapat secara signifikan memengaruhi kesejahteraan manusia. Oleh karena itu, mengaktifkan sistem AI yang aman dan andal yang tidak membahayakan individu atau masyarakat sangatlah penting.
Organisasi harus mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk kualitas data, arsitektur sistem, proses pengambilan keputusan, algoritme, dan lainnya sangat penting untuk memastikan keandalan dan keamanan dalam sistem AI.
Mengapa Tata Kelola AI Penting?
AI hadir dengan risiko dan batasannya sendiri, dan sering kali; Sistem AI tidak membuat keputusan yang tepat meskipun modelnya dilatih dengan benar.
Misalnya, penggunaan AI menimbulkan masalah sosial, hukum, dan etika kritis yang harus ditangani oleh organisasi.
Selain itu, 76% CEO mengkhawatirkan potensi bias miring dan kurangnya transparansi dalam pasar AI global.
Di sinilah tata kelola AI memainkan peran besar dalam menyediakan kerangka kerja yang memantau dan menangkap risiko AI serta memastikan penyebaran AI yang etis dan bertanggung jawab. Tata kelola AI yang efektif membantu memastikan transparansi, keadilan, dan akuntabilitas dalam sistem AI yang mengamankan privasi, menghormati hak asasi manusia, dan meningkatkan keandalan.
Dengan demikian, tata kelola AI diperlukan untuk mencegah eksploitasi AI yang disengaja atau tidak disengaja dan menghindari bahaya keuangan, reputasi, dan peraturan.
Lapisan Tata Kelola AI yang Berbeda
Memecah tata kelola AI ke dalam lapisan yang berbeda dapat menguntungkan penerapan aturan yang mulus.
Namun, tidak ada model standar atau tunggal yang disepakati yang mendefinisikan lapisan tata kelola AI, karena perusahaan dan organisasi yang berbeda menentukan lapisan ini secara berbeda.
Meskipun demikian, inilah cara umum beberapa organisasi mengatur lapisan tata kelola AI:
- Lapisan Hukum dan Regulasi: Lapisan ini mencakup pembuatan, ide, dan penegakan kebijakan, standar, hukum, dan peraturan yang mengatur penerapan dan pengembangan penggunaan AI. Selain itu, ini juga mencakup pertimbangan sosial dan etika yang membentuk penerapan AI.
- Lapisan Teknis: Lapisan ini mencakup desain dan implementasi teknis sistem AI, termasuk masalah seperti keamanan dunia maya, kualitas data, dan keadilan algoritmik.
- Lapisan Organisasi: Lapisan ini biasanya mencakup pengawasan dan pengelolaan sistem AI dalam organisasi, termasuk penggunaan, pengembangan, dan penerapannya. Selain itu, lapisan ini juga menangani masalah akuntabilitas, manajemen risiko, dan transparansi.
- Lapisan Internasional: Ini melibatkan kolaborasi dan koordinasi berbagai negara dan organisasi global untuk mengembangkan standar, norma, dan peraturan teknologi AI yang umum. Selain itu, lapisan ini juga membahas masalah yang berkaitan dengan persaingan dan ketegangan geopolitik.
- Lapisan Sosial: Ini termasuk dampak sosial dan budaya dan penggunaan sistem AI, termasuk pendidikan, hak asasi manusia, privasi, kesetaraan, masalah ketenagakerjaan, dan akses ke teknologi AI.
Meskipun lapisan ini tidak harus berbeda, mereka menawarkan pendekatan kolaboratif dan multidisiplin yang melibatkan pemangku kepentingan dari berbagai sektor untuk memungkinkan tata kelola AI.
Bagaimana Mengukur Tata Kelola AI?
Kurangnya pengukuran AI yang tepat dan akurat serta sistemnya dapat menempatkan organisasi pada risiko yang sangat besar.
Untuk mengelola dan mengukur tata kelola AI dengan benar, penting bagi organisasi untuk menentukan dengan jelas siapa yang bertanggung jawab dan bertanggung jawab untuk memastikan tata kelola AI.
Selain mempertimbangkan undang-undang dan peraturan yang diberlakukan pemerintah, organisasi juga harus mengambil tindakan yang membantu mendukung keputusan strategis dan operasi sehari-hari mereka.
Langkah-langkah ini meliputi:
Keamanan: Data mengumpan seputar keamanan model dan penggunaan dalam AI. Memahami penggunaan yang tidak benar dan perusakan lingkungan dan sistem AI sangatlah penting.
Kepatuhan terhadap peraturan: Cara lain untuk mengukur tata kelola AI adalah memahami bagaimana organisasi mematuhi kepatuhan, standar, dan persyaratan peraturan terkait AI. Langkah-langkahnya termasuk mengevaluasi kepatuhan organisasi terhadap pedoman keamanan, privasi, dan etika.
Bias: Dalam AI, bias mengacu pada distorsi dan kesalahan sistematis yang dapat terjadi selama pengembangan sistem AI, yang dapat menyebabkan hasil yang diskriminatif. Mengukur tata kelola AI melalui bias termasuk mengevaluasi keadilan algoritme AI, mengakses proses pengambilan keputusan sistem AI, dan mengevaluasi kualitas dan keterwakilan kumpulan data pelatihan.
Transparansi: Transparansi dalam AI mengacu pada sejauh mana cara kerja dan operasi internal sistem AI terbuka dan dapat dipahami. Organisasi dapat mengukur tingkat transparansi pada tingkat penerapan dan pengembangan.
Audit: Dalam AI, audit mengacu pada tinjauan sistematis dan independen terhadap sistem, lingkungan, kebijakan, dan prosedur AI organisasi. Audit berfokus pada berbagai aspek tata kelola AI, termasuk evaluasi manajemen data, mitigasi bias, pengembangan model, pengambilan keputusan algoritmik, privasi, dan meninjau dokumentasi etis dan proses etis.
Akuntabilitas: Dalam AI, akuntabilitas mengacu pada sejauh mana pengguna, pengembang, dan pemangku kepentingan lainnya dimintai pertanggungjawaban dan bertanggung jawab atas tindakan sistem AI. Ini termasuk mengklarifikasi tanggung jawab individu dan peran mereka dalam menggunakan sistem AI. Mekanisme untuk mengevaluasi akuntabilitas termasuk komite pengawas, kerangka kewajiban, dan dewan peninjau etik.
Mengukur tata kelola AI memiliki banyak segi, dengan mempertimbangkan beberapa faktor, seperti transparansi, keadilan, akuntabilitas, keamanan, bias, dan peraturan kepatuhan.
Semakin cepat aspek pengukuran ini diterapkan, organisasi snooker dapat memasukkannya ke dalam perangkat lunak, dan semakin baik mereka dapat berkembang dengan tujuan organisasi.
Manfaat Tata Kelola AI
Tata kelola AI memungkinkan organisasi untuk sepenuhnya memanfaatkan manfaat AI sambil meminimalkan risiko dan biaya terkait.
Berikut adalah manfaat penting tata kelola AI:
#1. Memastikan Penggunaan AI yang Bertanggung Jawab
Tata kelola AI memastikan bahwa organisasi mengembangkan dan menggunakan sistem AI secara transparan, etis, dan akuntabel. Penggunaan AI yang bertanggung jawab dan etis ini membantu meningkatkan kepercayaan publik dalam sistem dan teknologi AI serta memerangi dampak negatifnya.
#2. Peningkatan Efisiensi
Sistem AI yang dikelola dengan baik membantu mempromosikan dan meningkatkan produktivitas dan efisiensi dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berlebihan, meningkatkan pengambilan keputusan, dan meminimalkan cakupan kesalahan.
#3. Peningkatan Ekuitas dan Pengambilan Keputusan
Akses yang lebih baik ke data dalam tata kelola AI membantu mempromosikan keadilan dan kesetaraan dalam pengumpulan data, membantu membuat prediksi yang akurat, dan mencegah risiko hasil yang bias.
#4. Mendorong Partisipasi dan Kolaborasi
Tata kelola AI secara signifikan memfasilitasi partisipasi dan kolaborasi di antara beberapa pemangku kepentingan, seperti pemerintah, industri, masyarakat sipil, dan akademisi profesional. Ini membantu mempromosikan pemahaman bersama tentang keunggulan AI dan mengembangkan solusi umum untuk risiko dan tantangan AI.
Tantangan dalam Tata Kelola AI
Sementara memastikan sistem AI etis secara efektif, tata kelola AI menghadapi banyak tantangan.
Sangat penting untuk mengatasi tantangan tata kelola AI untuk mencapai manfaat jangka panjang. Tantangan-tantangan tersebut adalah:
- Diskriminasi dan Bias: Jika dilatih pada data parsial, sistem AI dapat menjadi sangat rentan terhadap bias dan diskriminasi—jika dirancang tanpa mempertimbangkan beragam perspektif. Sangat penting untuk mengatasi masalah pengambilan keputusan parsial dan bias dalam model AI untuk menghindari hasil yang diskriminatif dan tidak adil.
- Kurangnya Akuntabilitas: Banyak sistem AI sulit dipahami, membuat mereka bertanggung jawab atas hasil dan keputusan mereka menantang. Sangat penting untuk membuat sistem AI mematuhi transparansi dan akuntabilitas untuk mempromosikan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana organisasi menggunakan data untuk pengambilan keputusan.
- Sumber Daya dan Keahlian yang Terbatas: Pengembangan dan penerapan tata kelola AI yang efektif dan kebijakannya memerlukan keahlian dan sumber daya profesional yang signifikan, yang dapat menjadi tantangan bagi perusahaan dan organisasi yang lebih kecil.
- Teknologi yang Berubah Cepat: Teknologi AI yang berubah dengan cepat dapat menyulitkan tata kelola AI untuk mengimbangi teknologi yang berkembang dan memerangi risiko yang muncul.
Sumber Belajar
#1. Pengantar Tata Kelola AI
Kursus Udemy tentang Pengantar Tata Kelola AI ini sangat cocok jika Anda ingin mempelajari dasar-dasarnya dan memperkenalkan diri Anda pada konsep tata kelola AI.
Ini terdiri dari 1,5 jam video kuliah sesuai permintaan dan delapan sumber daya yang dapat diunduh yang membantu Anda memahami cara memantau, mengukur, dan mengontrol model berbasis AI organisasi Anda.
#2. Strategi dan Tata Kelola AI
Kursus tentang Strategi dan Tata Kelola AI oleh Coursera ini memungkinkan Anda menemukan dan memahami berbagai strategi AI yang digunakan dalam transformasi bisnis dan berbagai alat yang dapat Anda gunakan untuk meminimalkan hambatan dalam menggunakan AI dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Ini adalah kursus yang cocok untuk pemula untuk mempelajari semua yang perlu Anda ketahui tentang tata kelola dan strategi AI dari instruktur top dari University of Pennsylvania.
#3. Tata Kelola Kecerdasan Buatan (AI) dan Keamanan Cyber
Jika Anda tidak menyukai kursus, buku tata kelola AI dan keamanan siber di Amazon ini sangat cocok untuk mempelajari tentang risiko unik yang diciptakan oleh sistem AI, membuat kerangka kerja tata kelola AI untuk memitigasi risiko ini, dan berbagai risiko keamanan siber yang terkait dengan sistem AI.
Ini lebih lanjut mengeksplorasi tip untuk membuat kerangka kerja keamanan siber untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko AI dan keterampilan yang diperlukan untuk melakukan tinjauan keamanan sistem AI. Anda tidak memerlukan keahlian statistik atau pemrograman tingkat lanjut untuk mempelajari konsep buku ini dan dengan mudah menerapkannya di lingkungan AI organisasi Anda.
#4. Strategi, Kebijakan, Praktik, dan Tata Kelola AI di Perguruan Tinggi
Jika Anda mengejar pendidikan tinggi dan ingin belajar tentang konsep tata kelola AI serta praktik keamanan dan kebijakan terbaik, buku di Amazon ini adalah buku yang tepat.
Ini mencakup topik-topik seperti etika Kecerdasan Buatan, kepemimpinan administrasi pasca-sekolah menengah, dan efisiensi energi, sumber yang bagus untuk ilmuwan data, profesional TI, peneliti, dan profesional pendidikan tinggi.
Kata Akhir
Tata kelola AI membantu organisasi memaksimalkan manfaat AI dan meminimalkan risiko serta biaya terkait.
Menetapkan pedoman yang jelas, kerangka kerja etis, dan peraturan untuk memastikan keadilan dan keamanan dalam sistem AI sangatlah penting. Blog ini membantu Anda memahami konsep tata kelola AI, signifikansinya, manfaat, aplikasi, dan tantangannya.
Jadi, jika Anda ingin mengaktifkan sistem AI yang etis, adil, dan tidak memihak, pastikan untuk menerapkan kerangka kerja tata kelola AI dalam organisasi Anda.
Selanjutnya, Anda dapat melihat keterampilan permintaan teratas yang diperlukan untuk profesional AI.
