Ketika perusahaan-perusahaan di Afrika memulai inisiatif transformasi AI mereka, sangat penting untuk memperhatikan risiko-risiko yang terkait dengan AI karena risiko-risiko ini dapat menimbulkan dampak negatif terhadap biaya dan privasi data.
Dalam artikel ini, saya akan menyoroti dan membahas secara rinci risikonya dan bagaimana Anda dapat memitigasinya.
Risiko Penting Terkait dengan AI
- Privasi Data: Ini adalah risiko dalam AI di mana informasi sensitif perusahaan atau pribadi bocor ke dalam kumpulan data pelatihan yang dapat digunakan oleh model AI untuk membuat prediksi dan menghasilkan keluarannya. Jika kumpulan data Anda berisi data sensitif, pertimbangkan untuk menganonimkannya pada tahap transformasi data.
- Bias Keluaran: Ini adalah risiko dalam AI yang membuat kelompok atau jenis orang atau entitas tertentu dikecualikan atau kehilangan haknya dalam prediksi model pembelajaran mesin. Bias ini biasanya muncul pada tahap ekstraksi dan transformasi kumpulan data. Misalnya, perusahaan yang menggunakan AI untuk meninjau CV pekerjaan dapat menciptakan bias yang mengecualikan orang-orang tertentu yang memiliki perbedaan etnis atau gender.
Bias dapat mengecualikan pelanggan tertentu selama prediksi dan berdampak pada pengalaman pelanggan. Pastikan niat Anda adil untuk semua orang.
- Keterangan yg salah: Model AI Generatif atau Pembelajaran Mesin menghasilkan informasi yang salah baik yang dimasukkan selama persiapan data atau melalui halusinasi. Halusinasi terjadi ketika AI memberikan hasil yang salah atau menyesatkan, yang merupakan hal yang lumrah dalam model AI saat ini.
Pastikan Anda menerapkan pagar pembatas yang relevan untuk memitigasi hal ini. Pagar pembatas adalah seperangkat aturan dan kebijakan yang dapat dikonfigurasi yang membantu memitigasi masukan dan serangan musuh. Ada alat untuk ini atau Anda dapat membuat alat pagar pembatas khusus jika Anda memiliki kapasitas internal. Uji secara menyeluruh selama tahap penyelarasan AI dan gunakan juga alat pemantauan AI untuk mendapatkan visibilitas solusi AI Anda agar dapat secara proaktif menyelesaikan masalah yang terjadi.
- Konsekuensi yang tidak diinginkan: Terdapat juga risiko dalam AI ketika model secara tidak sengaja membuat keputusan terhadap sampel orang atau entitas tertentu meskipun tidak ada bias dalam kumpulan data pelatihan Anda. Perhatikan hal ini selama pemantauan.
- Suntikan Cepat atau Jailbreaking: Setelah solusi Anda tersedia, Anda tidak dapat mengontrol cara orang berinteraksi dengannya. Orang-orang tidak dapat diprediksi dan dapat mencoba menggunakan solusi AI Anda dengan cara yang di luar konteks bisnis Anda. Hal ini mempunyai implikasi biaya karena percakapan dengan model bahasa besar dikenakan biaya berdasarkan jumlah token masukan dan keluaran. Penting untuk mencegah penyalahgunaan tersebut.
Untuk menghemat biaya bisnis Anda, terapkan pagar pembatas utama untuk memastikan asisten AI Anda memblokir pertanyaan di luar konteks. Hal ini dapat dilakukan melalui rekayasa cepat tingkat lanjut atau solusi lainnya.
- Bayangan AI: Shadow AI adalah sebuah konsep AI modern yang membahas tentang penggunaan alat AI secara tidak sah oleh karyawan secara internal untuk mempercepat tugas mereka. Meskipun Shadow AI hadir dengan manfaatnya karena staf meningkatkan pekerjaan mereka hingga 10 kali lipat, risiko yang terkait dengannya juga penting untuk diperhatikan.
Data sensitif perusahaan dapat dibocorkan secara tidak sengaja oleh karyawan yang menggunakan alat yang dapat digunakan oleh penyedia AI besar untuk pelatihan ulang model mereka. Dampaknya di sini dapat mengakibatkan prediksi model kepada orang asing menggunakan data sensitif perusahaan Anda.
Dunia usaha perlu menetapkan dan menegakkan kebijakan yang ketat serta pelatihan staf mengenai penggunaan alat-alat ini secara bertanggung jawab dan etis dalam menjalankan pekerjaan mereka.
Kesimpulan
Meningkatkan proses bisnis internal atau produk Anda dengan menggunakan AI bisa sangat menarik dan bermanfaat bagi bisnis, karyawan, dan pelanggan mereka, namun dampak dari risiko ini dapat berdampak negatif pada proyek transformasi dan membuat Anda mengeluarkan biaya lebih banyak lagi.
Terapkan proses penyelarasan AI yang tepat di akhir proyek transformasi AI Anda untuk memastikan solusi Anda selaras dengan tujuan yang ditetapkan. Terapkan pemantauan ekstensif untuk mendapatkan wawasan yang lebih cepat dan bersikap proaktif dalam mengatasi risiko-risiko ini dan masalah lainnya.
