בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בהיבטים רבים בארגון, אך לא הכל ורוד בממלכת ה-AI. ארגונים יתנהלו בחוכמה אם במהלך היישום שלה הם יתמודדו כהלכה עם אתגרים כמו אתיקה, פרטיות ועלויות השימוש.
בינה מלאכותית מחוללת מהפכה בהיבטים רבים בארגון, אך נראה שלא תמיד לוקחים בחשבון את החסרונות, הסיכונים והמגבלות שלה. ללא ספק, שילוב שלה מאפשר לעסק לשפר ביצועים, לשדרג את חוויית השירות ולהגדיל רווחים. אך מודעות לסיכונים הפוטנציאליים תאפשר לארגון לנקוט צעדים כדי לממש את מלוא הפוטנציאל שלה ובה בעת לחזק את השרידות.
ההשלכות האתיות ארוכות הטווח של הבינה המלאכותית עדיין אינן וודאיות. מערכות בינה מלאכותיות מאומנות על נתונים מסוימים ואם נתונים אלו יהיו מוטים, אזי מערכות הבינה המלאכותיות יהיו מוטות גם כן כלפי קבוצות מסוימות באוכלוסייה. בצל חששות בנוגע להטיה ואפליה בתהליך קבלת ההחלטות של מודלים, פרסם לאחרונה האיחוד האירופי את החוק הראשון שלו בתחום הבינה המלאכותית, הכולל רגולציה בתחום. החוק מדרג את מערכות הבינה המלאכותית על-פי רמת הסיכון שלהן וקובע תקנות לפיתוח ולשימוש, על מנת להבטיח שימוש שאינו מפלה, ידידותי לסביבה וניתן למעקב.
מעבר לסוגיות אתיות, קיימות גם לא מעט שאלות משפטיות הנוגעות לשימוש הגובר במודלי בינה מלאכותית. בין היתר, קיימת השאלה של אחריות משפטית. מי אחראי מבחינה משפטית כאשר החלטה של מערכת בינה מלאכותית מובילה לתוצאה שגויה ובפרט כאשר תוצאה זו מסכנת חיים: האם המתכנת, החברה שיישמה את התוכנה, או אם היה אדם מעורב, האם זו אשמתו של המפעיל האנושי? בנוסף לכך, עולות לאחרונה גם שאלות רבות בנוגע לזכויות יוצרים, בעיקר על רקע שימוש גובר במודלי שיחה דוגמת ChatGPT ובמחוללי תמונות דוגמת Midjourney.
בחינה רציפה של הדיוק והאמינות של המודלים היא הכרחית ולצורך כך קיימים כיום פתרונות טכנולוגיים שמאפשרים ניטור שוטף. מעבר לכך, ארגונים נדרשים לקבוע מדיניות ברורה ונהלים נוקשים בכל הקשור להגנה על זכויות הפרט, לדאוג להצפנת המידע, להתעדכן באופן רציף לגבי רגולציות, זכויות יוצרים, אחריות משפטית ועוד.
האחריות לנושאים הללו בארגון נופלת על בעלי תפקידים שונים, שנדרשים לשתף פעולה ביניהם. בראש ובראשונה, הנהלת הארגון, הנושאת באחריות לעמידה ברגולציות, לקביעת המדיניות ולהקצאת המשאבים. לצידה ניתן למנות את צוותי המשפט, המסייעים לנווט בתקנות המורכבות, להעריך סיכונים, לספק הנחיות ולנסח חוזים והסכמים. בנוסף לכך ניתן למנות את צוותי אבטחת המידע ומערכות המידע האחראים ליישום ושמירה על המדיניות וכן מדעני הנתונים, המעורבים בפיתוח ופריסה של מודלי הבינה המלאכותית, עליהם מוטלת האחריות לשלב טכניקות, לערוך אנונימיזציה של נתונים ולהבטיח עמידה ברגולציות.
השימוש בבינה מלאכותית כרוך באיסוף וניתוח נפח אדיר של נתונים אישיים. אם המערכות לא יהיו מאובטחות כראוי, הן עלולות להוביל לפריצות או לחשוף מידע פרטי. כדי להתמודד ביעילות עם סיכוני סייבר ולהבטיח את האבטחה והשלמות של המערכות והנתונים, יש לאמץ גישה מקיפה, הכוללת הטמעת פתרונות אבטחת מידע, כולל שימוש במנגנוני אימות חזקים, פרוטוקולי הצפנה ומעקב אחר חולשות אבטחה. זאת, לצד הדרכה מתמשכת של העובדים. לכל פתרון בינה מלאכותית יש את סוג ורמת אבטחה המתאימים לו, דבר שנקבע על פי סוג הדאטה, תצורת האכלוס ותעבורת הדאטה.
סיכון נוסף הינו שימוש לרעה או שגוי בנתונים אלה, כגון שימוש במדיית Deep Fake, בה אדם בתמונה או בסרטון מוחלף בדמותו של אדם אחר. שימוש זדוני ב-Deep Fake עלול לגרום להפצת מידע מוטעה, הפצת ידיעות כזב, פגיעה בשמו הטוב של אדם ועוד. קיימות מספר דרכים לזהות Deep Fake. לדוגמה, חוסר עקביות בסרטון או בתמונה, איכות הסרטון, תנועות או מחוות לא טבעיות וזיהוי כי מדובר במקור לא לגיטימי. יחד עם זאת, יש לציין כי Deep Fake הינה טכנולוגיה חדשה יחסית וככול שטכנולוגיה זו תתפתח יהיה קשה יותר לזהות זיופים.
לתלות הגוברת במערכות בינה מלאכותית עלולה להיות השפעה על השרידות של הארגון. תקלה במערכות הבינה המלאכותית, או במערכות על גביהן הן רצות, עלולה לגרום לפגיעה ישירה בשירותים שהארגון מספק, לפגיעה במוניטין ולאיבוד נתונים. כאשר רוב מערכות הבינה המלאכותית רצות רק על גבי מערכות מסוימות, הגמישות נפגעת וכך גם האינטגרציה שלהן עם מערכות אחרות. לכך נוסף האלמנט הכספי – מערכות הבינה המלאכותית בדרך כלל מאוד יקרות והתחזוקה שלהן אינה זולה כלל. ברוב המקרים הארגון נדרש להסתייע ביועצים חיצוניים מאחר ומדובר בטכנולוגיות חדשות הדורשות מיומנויות שטרם נרכשו בארגון.
ארגונים שעושים שימוש במודלי בינה מלאכותית נדרשים לאמץ גישה פרו-אקטיבית. ניטור ומעקב תמידי של מערכות הבינה המלאכותית יאפשרו לכם לעמוד על רמת הביצועים וכן לאתר שגיאות, זליגת מידע ושימוש לרעה. מעבר לכך, ניתן לפעול לצמצום התלות במערכות הבינה המלאכותית באמצעות תכנון מודולרי הכולל סביבה מבוזרת שרכיביה מותקנים על גבי מספר שרתים, וכן על-ידי בניית תוכנית מסודרת להתמודדות עם כשלים במערכת. תוכנית זו תכלול הודעה למשתמשים, שחזור נתונים ושחזור שירות. הדבר יקל על העדכון והתחזוקה ויצמצם את הסיכון לכשל במקרה שרק רכיב אחד יהיה תקול. עבור יישומים קריטיים, מומלץ להשתמש במספר מערכות במקביל על מנת להבטיח שרידות.
לסיכום, אמצו גישה פרו-אקטיבית בבואכם לאמץ יכולות בינה מלאכותית בארגון. צרו אתנו קשר עוד היום וגלו דרכים חדשות ליישום טכנולוגיות שיעזרו לכם לשפר ביצועים, לשדרג את חוויית השירות ולהגדיל רווחים, תוך התמודדות יעילה ומקצועית עם הסיכונים והמגבלות של אימוץ AI.
חפש הכל “”