W jaki sposób uwzględnić komponent ludzki przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji? Naukowcy są przekonani, że sztuczna inteligencja będzie w przyszłości posiadała umiejętności kognitywne zbliżone do ludzkich, lub nawet lepsze. Jeszcze tylko nie wiadomo, kiedy to nastąpi. Na co trzeba zwrócić uwagę podczas implementacji sztucznej inteligencji, wyjaśnia dyplomowany inżynier Christof Wolf-Brenner z Know-Center GmbH.
| REKLAMA |
 |
Już dziś sztuczna inteligencja pozwala osiągać szybsze wyniki i otwiera dotąd nieznane perspektywy. Sztuczna inteligencja uczy się przy tym autonomicznie – bez potrzeby ciągłego nadzoru – oraz adaptacyjnie – przez przenoszenie doświadczeń z pokazywanego jej obszaru na inne pola.
Choć brzmi to bardzo pozytywnie, nie można przy tym wykluczyć negatywnych efektów. Znanym przykładem jest tzw. algorytm AMS, który dzieli osoby poszukujące pracy na trzy klasy, charakteryzujące się odpowiednio wysokimi, średnimi i małymi szansami na znalezienie stałego zatrudnienia na przestrzeni kolejnych sześciu miesięcy. Krytycy zarzucają temu systemowi utrwalanie istniejących nierówności społecznych.
Oznacza to, że decyzje sztucznej inteligencji opierają się na światopoglądzie, który należy do przeszłości. Jeżeli problemy etyczne związane ze stosowaniem sztucznej inteligencji nie zostaną odpowiednio zaadresowane, mogą szybko stać się źródłem publicznej krytyki.
Aktualnie największe wyzwania technologiczne
Złożona kwestia etycznego wykorzystania sztucznej inteligencji jest tematyzowana w szczególności w następujących trzech obszarach:
- Bias w uproszczeniu są to algorytmy utrwalające stereotypy i uprzedzenia. Skutkiem zastosowania takiego algorytmu może być preferowanie zatrudniania mężczyzn lub wykluczenie np. osób ciemnoskórych, mimo jednakowych kwalifikacji.
- Brak jawności: Istnieją sytuacje, w których nie można stwierdzić, w jaki sposób algorytmy doszły do określonych wniosków, na podstawie przedstawionych im danych. Aby rozwiązać ten problem, naukowcy pracują nad wyjaśnieniem procesów myślowych sztucznej inteligencji w ramach projektu „Explainable AI“.
- Ochrona danych: Dane wykorzystywane przez sztuczną inteligencję podlegają ochronie prawnej, co jest ważnym i słusznym założeniem. Pomocne są tu rozwiązania techniczne opierające się na anonimizacji i regulacji wykorzystania danych.
Aby zminimalizować ryzyko otrzymywania moralnie niepożądanych wyników, należy skupić się na trzech prostych kwestiach.
- Promowanie świadomości, w celu uzmysłowienia użytkownikom problemów natury etycznej. Pozwala to również na realizowanie strategii przygotowawczej do wprowadzania sztucznej inteligencji. Dzięki temu możliwe jest uniknięcie bezrefleksyjnej implementacji, której konsekwencje mogą okazać się brzemienne w skutkach.
- Określenie polityki firmy w kwestiach etycznych związanych z zastosowaniem sztucznej inteligencji oraz określenie podstawowych wzorców postępowania, wykraczających poza wymagania ustawowe, do których zarząd przedsiębiorstwa czuje się zobowiązany.
- Wdrażanie procesów do systematycznej kontroli potencjalnego ryzyka związanego z zastosowaniem sztucznej inteligencji. Rozumiane jest przez to tworzenie koncepcji, planowanie, definiowanie oraz wprowadzanie w życie odpowiednich procesów.
W taki sposób przedsiębiorstwa przemysłowe małej i średniej wielkości planują wykorzystanie rozwiązań bazujących na sztucznej inteligencji
Gdy kwestie etyczne związane z wprowadzeniem sztucznej inteligencji zostaną rozwiązane, można rozpocząć konkretne planowanie. Najważniejsze jest tu zapewnienie zgodności ze strategią przedsiębiorstwa. Decydujące pytanie brzmi: Jak dopasować sztuczną inteligencję do sposobu funkcjonowania naszego przedsiębiorstwa i do osiągnięcia jakich celów ją wykorzystać?
Planowanie nie obejmuje tylko kwestii technicznych, ale bierze pod uwagę również strategiczne cele przedsiębiorstwa oraz aspekt ludzki, odzwierciedlany we wpływie decyzji sztucznej inteligencji na jej użytkowników.
W następnej kolejności konieczne jest przygotowanie solidnego harmonogramu działań, tzw. roadmap. W praktyce najłatwiej jest zacząć od inicjatyw przynoszących szybkie efekty (tzw. quick wins), w szczególności tych, dla których istnieją już dane o dobrej jakości i na podstawie których odpowiedni pracownicy będą mogli wyciągnąć sensowne wnioski bez dużego nakładu pracy.
Na koniec ważne jest zaangażowanie kompetentnych partnerów, którzy zadbają o pomyślną realizację projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję, nie tylko z techniczno-organizacyjnego punktu widzenia, ale również z uwzględnieniem kwestii etycznych.
Podsumowanie: Jak uniknąć publicznej krytyki i utraty wizerunku
Wykorzystanie sztucznej inteligencji, opierającej się na danych, aby np. sklasyfikować produkty na "dobre" i "niedobre", kładzie duży nacisk na uogólnienia. Przyjmuje się bowiem, że na podstawie zaobserwowanych przykładów będzie można sporządzić dokładną prognozę dotyczącą przyszłych wydarzeń. Z tego względu rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję doskonale skalują, ale jednocześnie maskują błędy i nieetyczne wyniki.
Dlatego projekty wdrażania sztucznej inteligencji muszą zostać dobrze przygotowane. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w istniejących procesach oznacza daleko idące zmiany w organizacji, obejmujące nie tylko aspekty techniczne, ale również rozważania na temat polityki firmy i jej nastawienia do wielu zasadniczych kwestii.
Przedsiębiorstwa, które nie potraktują tych tematów z należytą uwagą, mogą narazić się na publiczną krytykę, czy nawet utratę wiarygodności, przez co ich pozycja na rynku może zostać zachwiana. Wartością dla klientów jest dziś nie tylko sama funkcjonalność, ale również kwestie etyczne i uwzględnianie oczekiwań społecznych.
Źródło: www.proalpha.pl
Najnowsze wiadomości
Kwantowy przełom w cyberochronie - nadchodząca dekada przepisze zasady szyfrowania na nowo
Przez długi czas cyfrowe bezpieczeństwo opierało się na prostym założeniu: współczesne komputery potrzebowałyby ogromnych zasobów i wielu lat, aby złamać silne algorytmy szyfrowania. Rozwój technologii kwantowej zaczyna jednak tę regułę podważać, a eksperci przewidują, że w perspektywie 5–10 lat może nadejść „dzień zero”. Jest to moment, w którym zaawansowana maszyna kwantowa będzie w stanie przełamać większość aktualnie stosowanych zabezpieczeń kryptograficznych w czasie liczonym nie w latach, lecz w godzinach.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wizualną. Odświeżony wizerunek w spójny sposób oddaje technologiczne zaawansowanie firmy, jej głęboką wiedzę branżową oraz silne ukierunkowanie na potrzeby klientów. Zmiany te wzmacniają pozycję PSI jako innowacyjnego lidera technologicznego w obszarze skalowalnych rozwiązań informatycznych opartych na sztucznej inteligencji i chmurze, rozwijanych z myślą o energetyce i przemyśle.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
F5 rozszerza portfolio bezpieczeństwa o narzędzia do ochrony systemów AI w środowiskach enterprise
F5 ogłosiło wprowadzenie dwóch nowych rozwiązań - F5 AI Guardrails oraz F5 AI Red Team - które mają odpowiedzieć na jedno z kluczowych wyzwań współczesnych organizacji: bezpieczne wdrażanie i eksploatację systemów sztucznej inteligencji na dużą skalę. Nowa oferta łączy ochronę działania modeli AI w czasie rzeczywistym z ofensy
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy eksperymentów do codziennych procesów biznesowych. Nowe rozwiązania w ramach AI Data Cloud integrują modele AI bezpośrednio z danymi, narzędziami deweloperskimi i warstwą semantyczną. Partnerstwo z OpenAI, agent Cortex Code, Semantic View Autopilot oraz rozwój Snowflake Postgres pokazują, jak budować skalowalne, bezpieczne i mierzalne wdrożenia AI w skali całej organizacji.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Migracja z SAP ECC na S4 HANA: Ryzyka, korzyści i alternatywne rozwiązania
W ostatnich latach wiele firm, które korzystają z systemu SAP ECC (Enterprise Central Component), stoi przed decyzją o przejściu na nowszą wersję — SAP S4 HANA. W obliczu końca wsparcia dla ECC w 2030 roku, temat ten staje się coraz bardziej aktualny. Przemiany technologiczne oraz rosnące oczekiwania związane z integracją nowych funkcji, jak sztuczna inteligencja (AI), skłaniają do refleksji nad tym, czy warto podjąć tak dużą zmianę w architekturze systemu. Przyjrzyjmy się głównym powodom, dla których firmy rozważają migrację do S4 HANA, ale także argumentom, które mogą przemawiać za pozostaniem przy dotychczasowym systemie ECC, przynajmniej na krótki okres.
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Ponad połowa cyberataków zaczyna się od błędu człowieka
Ponad 2/3 firm w Polsce odnotowała w zeszłym roku co najmniej 1 incydent naruszenia bezpieczeństwa . Według danych Unit 42, zespołu analitycznego Palo Alto Networks, aż 60% ataków rozpoczyna się od działań wymierzonych w pracowników – najczęściej pod postacią phishingu i innych form inżynierii społecznej . To pokazuje, że w systemie ochrony organizacji pracownicy są kluczowym ogniwem – i że firmy muszą nie tylko edukować, ale też konsekwentnie egzekwować zasady cyberhigieny. Warto o tym pamiętać szczególnie teraz, w październiku, gdy obchodzimy Europejski Miesiąc Cyberbezpieczeństwa.
MES - holistyczne zarządzanie produkcją
Nowoczesna produkcja wymaga precyzji, szybkości i pełnej kontroli nad przebiegiem procesów. Rosnąca złożoność zleceń oraz presja kosztowa sprawiają, że ręczne raportowanie i intuicyjne zarządzanie coraz częściej okazują się niewystarczające. Firmy szukają rozwiązań, które umożliwiają im widzenie produkcji „na żywo”, a nie z opóźnieniem kilku godzin czy dni. W tym kontekście kluczową rolę odgrywają narzędzia, które porządkują informacje i pozwalają reagować natychmiast, zamiast po fakcie.
PSI prezentuje nową identyfikację wizualną
W ramach realizowanej strategii transformacji PSI Software SE zaprezentowała nową identyfikację wiz… / Czytaj więcej
Snowflake + OpenAI: AI bliżej biznesu
Snowflake przyspiesza wykorzystanie danych i sztucznej inteligencji w firmach, przenosząc AI z fazy… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
