Nebezpečí umělé inteligence: strategie řízení rizik

V éře rychlého technologického pokroku slibuje umělá inteligence (AI) revoluci v průmyslových odvětvích, od zvýšení efektivity až po odemknutí zcela nových možností. Systémy AI se svou schopností učit se, přizpůsobovat se a provádět složité úkoly představují výkonnou technologii. Rizika spojená s umělou inteligencí však pokrývají široké spektrum, které může při nesprávném řízení vést k významným výzvám a nechtěným důsledkům.

Od zdravotnictví, financí, dopravy a dalších odvětví mohou právě vlastnosti, které činí AI tak cennou – její autonomie, rychlost a schopnosti zpracování dat – být také zdrojem potenciálních nebezpečí. Rizika AI sahají od kybernetické bezpečnosti po etická dilemata, právní otázky a sociální dopady. Navíc je u AI nemožné předem předvídat všechna rizika.

Vývoj, implementace a používání AI musí být vždy doprovázeno pečlivým zvážením jejích dopadů v průběhu jejího vývoje. Stejně jako u jakéhokoli jiného typu obchodního rizika může přijetí systému řízení AI (AIMS) pomoci společnostem průběžně řídit a zmírňovat rizika.

Co je umělá inteligence (AI)?

Umělá inteligence (AI) je mnohostranná oblast informatiky, která se zaměřuje na vytváření systémů schopných provádět úkoly, které obvykle vyžadují lidskou inteligenci. Mezi tyto úkoly patří učení, uvažování, řešení problémů, vnímání a porozumění jazyku. V jádru AI jde o vytváření algoritmů, které umožňují strojům provádět kognitivní funkce podobné lidskému mozku.

Vývoj AI zahrnuje různé podoblasti, včetně strojového učení, kde jsou algoritmy trénovány k provádění předpovědí nebo rozhodnutí na základě dat; zpracování přirozeného jazyka, které umožňuje strojům rozumět lidskému jazyku a reagovat na něj; a počítačové vidění, které umožňuje systémům interpretovat a činit rozhodnutí na základě vizuálních dat.

Schopnosti AI se neomezují pouze na napodobování lidské inteligence. Rozšiřují se i na zlepšování našich schopností analyzovat a zpracovávat obrovské množství dat, což vede k poznatkům a efektivitě, které byly dříve nedosažitelné. Systémy AI se mohou učit ze zkušeností, přizpůsobovat se novým vstupům a provádět úkoly podobné lidským s rostoucí přesností a autonomií.

S pokračujícím vývojem se umělá inteligence stává nedílnou součástí různých odvětví a podporuje inovace a efektivitu. Od zdravotnictví, kde pomáhá při diagnostice nemocí, až po finance, kde pomáhá odhalovat podvodné aktivity, má umělá inteligence široké a transformativní uplatnění. Hraje také klíčovou roli v oblasti kybernetické bezpečnosti, kde pomáhá odhalovat hrozby a reagovat na ně, a v marketingu, kde personalizuje zákaznické zkušenosti.

Rizika umělé inteligence

Navzdory svému potenciálu vyvolává AI obavy ohledně bezpečnosti, spolehlivosti a etiky. Pro každou společnost je zásadní posoudit a řešit nebezpečí umělé inteligence, aby se vybudovala důvěra ve vývoj, implementaci a používání AI. Většina společností investuje do AI, ale vývojáři i uživatelé chtějí a potřebují potvrzení důvěryhodnosti nových řešení. Překlenutí této mezery v důvěře je důležité, protože na tom závisí investice, společenská přijatelnost, politická podpora, rozvoj znalostí a inovace.

Již bylo identifikováno několik klíčových bezpečnostních rizik AI, od etických a právních dopadů, bezpečnostních obav, ztráty pracovních míst a nechtěných důsledků až po nadměrnou závislost a globální bezpečnostní obavy. A s pokrokem technologie se seznam hrozeb a obav souvisejících s umělou inteligencí může dále prodlužovat.

Řízení rizik umělé inteligence: strategie a příklady

Účinné řízení rizik umělé inteligence je klíčové pro zmírnění potenciálních negativních dopadů umělé inteligence (AI). Podle průzkumu ViewPoint o umělé inteligenci provedeného společností DNV většina respondentů (96 %) zvažuje zavedení systému řízení AI pro výkon správy procesů. Normu ISO/IEC 42001 znalo 88 % respondentů. Její požadavky se zabývají jedinečnými výzvami, které AI přináší, jako jsou bezpečnost, spolehlivost a etické aspekty. Ať už se jedná o vývoj, implementaci nebo používání AI, poskytuje strukturovaný způsob řízení rizik a budování důvěry v jakékoli řešení AI.

Jelikož norma ISO/IEC 42001 vychází z harmonizované struktury ISO, obsahuje jasné pokyny pro identifikaci, pochopení a zmírnění stávajících i nových rizik.

Více informací najdete v kurzu DNV ISO/IEC 42001.

Effective artificial intelligence risk management is crucial in mitigating the potential negative impacts of artificial intelligence (AI). According to a ViewPoint survey on artificial intelligence done by DNV, the majority (96%) are considering to adopt an AI management system to exercise process governance. The ISO/IEC 42001 standard was familiar to 88%. Its requirements address the unique challenges AI poses, such as safety, reliability and ethical aspects. Whether developing, implementing or using AI, it provides a structured way to manage risks and build trust into any AI solution.

As ISO/IEC 42001 is built on ISO’s Harmonized Structure, it includes clear guidance to identifying, understanding and mitigating existing and new risks.

Discover more on DNV ISO/IEC 42001 training course.

Artificial intelligence in risk management, applications and benefits

AI process governance is best managed by way of an AIMS compliant with ISO/IEC 42001 to ensure that AI development implementation and use is safe, reliable and ethical. Such a structured approach will help any company manage AI-related risks.

However, AI technology in and of itself can also be used as a tool to manage risks in other areas. For example, AI's predictive analytics capabilities can help anticipate potential risks before they materialize. By analyzing historical data and identifying patterns, AI can forecast future events with a high degree of accuracy. This proactive approach to risk management enables implementation of preventative measures, reducing the likelihood of adverse events and potential impact.

AI can also monitor risk indicators real-time, providing immediate alerts when potential risks are detected and minimizing the window of opportunity for risks to escalate into crises. Taken to another level, AI can automate the risk assessment process using algorithms that evaluate vast amounts of data to identify risks, assess severity, and prioritize based on potential impact.

Through its ability to process and analyze complex datasets that are normally beyond human capacity, AI gives decision makers a deeper understanding of the risk landscape, enabling more informed and strategic choices.  When seamlessly integrated into existing AI risk management frameworks, AI can enhance an organization’s analytic capabilities while maintaining the familiarity and structure of their established risk management practices.