Искусственный интеллект и устойчивое развитие: опасности и возможности

Искусственный интеллект (ИИ), особенно генеративный ИИ (GenAI), – это мощная технология, способная произвести революцию во многих отраслях и помочь решить глобальные проблемы, включая вопросы устойчивого развития. Однако, как и любая трансформирующая технология, ИИ несет в себе как опасности, так и возможности.

Опасности ИИ для устойчивого развития:

*?*Увеличение экологического следа: Разработка и использование ИИ, особенно GenAI, требуют значительных вычислительных мощностей, что приводит к росту потребления энергии и воды, а также к увеличению объема электронных отходов.

*?*Нарушение социальных норм: Использование ИИ в таких областях, как подбор персонала, оценка производительности и обслуживание клиентов, может привести к непреднамеренному ущемлению прав отдельных групп людей из-за предвзятости данных, на которых обучаются алгоритмы.

*?*Рост киберпреступности: ИИ может быть использован злоумышленниками для совершения мошенничества и кибератак, что повышает риски для организаций и общества в целом.

*?*Подрыв основ управления и подотчетности: Сложность ИИ-систем затрудняет определение ответственности за их действия, что ставит под вопрос традиционные принципы управления и подотчетности.

*?*Системные риски: Концентрация ИИ-разработок в руках ограниченного числа компаний может привести к возникновению системных рисков, подобных тем, что были выявлены в финансовой системе перед глобальным финансовым кризисом. Возможности ИИ для устойчивого развития:

*?*Сохранение окружающей среды: ИИ может помочь оптимизировать энергопотребление, снизить потребление воды и отходы, а также ускорить разработку новых технологий, необходимых для достижения целей устойчивого развития, таких как "зеленая" сталь и цемент.

*?*Достижение социальных целей: ИИ может помочь выявить и устранить предвзятость в социальных системах, например, в сфере образования и трудоустройства.

*?*Улучшение управления: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, связанные с управлением, что позволит высвободить ресурсы для решения более сложных проблем.

*?*Повышение прозрачности: ИИ может помочь организациям отслеживать и контролировать свою деятельность в области устойчивого развития, а также выявлять случаи "зеленого мыловарения".

Практические шаги для организаций

*⏩*Обучение лидеров: Руководители должны быть осведомлены о рисках и возможностях ИИ для устойчивого развития.
*⏩*Партнерство: Организации должны сотрудничать друг с другом, чтобы совместно решать проблемы, связанные с ИИ.

*⏩*Интеграция ИИ в стратегию устойчивого развития: Необходимо интегрировать стратегии ИИ и устойчивого развития, чтобы обеспечить их взаимодополняемость.

Заключение

ИИ – это мощный инструмент, который может помочь организациям и обществу в целом достичь целей устойчивого развития. Однако, для того чтобы избежать потенциальных рисков, необходимо ответственно подходить к разработке и применению ИИ, учитывая его влияние на окружающую среду, общество и систему управления.

PwC

Peril and promise

What is the impact of AI and GenAI on companies' sustainability agenda? Dangers as well as promises: these are the three requirements for leaders.

С помощью GenAI компании могут создавать профессиональные изображения, видео, музыку и 3D-графику за считанные секунды и с минимальными затратами. Это изменяет всю маркетинговую функцию — от планирования до доставки контента, позволяя сэкономить до 40% бюджета и увеличить объем контента в 10 раз.

? GenAI устраняет узкие места в создании персонализированного контента, делая возможной массовую персонализацию.
?С помощью GenAI компании смогут генерировать огромное количество вариаций контента, адаптированного под разные аудитории и контексты.
?GenAI позволяет маркетинговым организациям быстро адаптировать контент на основе поведения потребителей в режиме реального времени, улучшая его актуальность и эффективность.
?GenAI освобождает креативные команды от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на стратегических аспектах, таких как разработка идей и дифференциация бренда.
?Появляются новые роли, такие как креативные технологи и инженеры качества, обеспечивающие соответствие и надежность создаваемого контента.

ПОКАЗ МОД, СГЕНЕРЕННЫЙ НЕЙРОСЕТЬЮ RUNWAY GEN-3 ALPHA

https://rutube.ru/video/7e84088aa073e2299156e1bdbbf6a26c/?r=plwd

? Впечатляет!
? Ну такое...

RUTUBE

Нейросеть Runway Gen-3 сгенерировала показ мод, который интересно смотреть

Смотрите видео онлайн «Нейросеть Runway Gen-3 сгенерировала показ мод, который интересно смотреть» на канале «ЗА КАДРОМ» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 1 июля 2024 года в 18:58, длительностью 00:01:21, на видеохостинге RUTUBE.

?Устранение рисков искусственного интеллекта в банковской сфере
Усиленные меры защиты данных
Для защиты конфиденциальности данных банки внедряют передовые методы шифрования и решения для безопасного хранения данных. Все большее распространение получают такие технологии, как гомоморфное шифрование, которое позволяет обрабатывать данные в зашифрованном виде.

Методы снижения предвзятости
Банки все больше осознают необходимость обеспечения справедливости и беспристрастности своих систем искусственного интеллекта. Это предполагает использование методов устранения предвзятости в процессе обучения моделей, регулярный аудит систем ИИ, а также разработку ИИ на различных наборах данных для обеспечения всеохватности.

Регуляторные технологии (RegTech)
Для обеспечения соответствия финансовым нормам банки обращаются к решениям RegTech, которые используют ИИ для мониторинга и обеспечения соответствия. Эти системы могут анализировать огромное количество данных о соответствии нормативным требованиям и выявлять потенциальные нарушения до того, как они станут проблемой.

Надежные механизмы тестирования и проверки ИИ
Прежде чем внедрять системы искусственного интеллекта, банки проводят тщательное тестирование и проверку, чтобы избежать сбоев в работе. Это включает в себя стресс-тестирование моделей ИИ в различных сценариях и постоянный мониторинг их производительности.

Объяснимость и прозрачность ИИ
Разработка систем искусственного интеллекта со встроенными функциями объяснения помогает банкам не только соответствовать нормативным требованиям, но и укреплять доверие клиентов и регулирующих органов. Такие методы, как LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) и SHAP (SHapley Additive exPlanations), используются для того, чтобы сделать решения ИИ более прозрачными и понятными.

⚡️Вебинар Dsight: **Как применять AI в исследованиях?

Уже в этот четверг** 27 июня в 17:00 мы проведем вебинар по работе с AI в исследованиях в бизнесе!

?Кому полезно?
- представителям инновационных отделов крупных компаний
- аналитикам,
- руководителям и сотрудникам отделов стратегии
- менеджерам проектов.

Поговорим о роли аналитических исследований и трендвотчинга в инновационной стратегии и процессе принятия решений, покажем кейсы применения ИИ на практике под задачи компаний: исследование рынков, трендвотчинг, исследования целевой аудитории, CusDev, анализ отзывов и документов.

?Приглашенный спикер - Михаил Ларькин, Корпоративный AI конcультант

?Канал Михаила ИИ для бизнеса

Вебинар бесплатный, количество участников ограничено.

Регистрация по ссылке

*? Dsight
Аналитика для будущих продуктов*

☄️ Понимание технологических рисков в бизнесе
В недавнем отчете компании Hogan Lovells "Новая рискономика" подчеркивается широкая подверженность предприятий технологическим рискам. Ошеломляющий 91% компаний подвержены умеренному или высокому уровню риска, при этом две трети руководителей компаний признают, что их организации могли бы сделать больше для снижения этих рисков.

Хотя конкретные риски в разных отраслях различны, можно выделить несколько общих проблем:
Угрозы кибербезопасности вызывают наибольшую озабоченность у компаний всех размеров, при этом более трети руководителей высшего звена и компаний, отвечающих за соблюдение нормативных требований, признают, что их организации находятся на ранних стадиях разработки надежной стратегии кибербезопасности. Такая уязвимость делает их весьма подверженными кибератакам.

Экспоненциальный рост объема данных в сочетании с развивающимися нормами конфиденциальности, такими как GDPR, ставит перед компаниями серьезные задачи. Обеспечение соответствия, защита конфиденциальной информации и эффективное устранение утечек данных имеют решающее значение для поддержания доверия и избежания крупных штрафов.

Хотя генеративный ИИ открывает невероятный потенциал для повышения эффективности и инноваций, он также создает новые риски. Без надлежащей политики и руководства компании рискуют столкнуться с такими проблемами, как фактические неточности, нарушения интеллектуальной собственности, нарушения защиты данных и этические нарушения.

Дальновидные компании предпринимают шаги по снижению этих рисков:

Проверка киберздоровья. Регулярное проведение проверки состояния киберпространства позволяет организациям выявить уязвимые места и разработать надежные стратегии кибербезопасности.

Создание генеративных систем искусственного интеллекта на заказ. Организации создают собственные системы генеративного ИИ, чтобы контролировать технологию и обеспечивать ее соответствие своим специфическим потребностям и этическим нормам.

Предприятиям необходимо принять проактивный подход к управлению технологическими рисками. Инвестируя в надежные стратегии кибербезопасности, системы управления данными и ответственное внедрение искусственного интеллекта, организации смогут преодолеть трудности и раскрыть весь потенциал инноваций.