Hoe veelvoorkomende AI-uitdagingen overwinnen
AI & Automatisering

Hoe veelvoorkomende AI-uitdagingen overwinnen

De meesten van ons hebben wel wat ervaring met het 'praten' met de nieuwste AI-tools. Als je genoeg tijd met AI hebt doorgebracht, weet je dat het is als die briljante maar vergeetachtige vriend die geweldige ideeën heeft maar soms vergeet waar jullie het over hebben gehad. Of die collega die altijd aan de telefoon is en dubieuze nieuwsberichten uit willekeurige chatgesprekken deelt en verkeerde informatie verspreidt.

Dat is nog maar het topje van de ijsberg als we het hebben over uitdagingen in kunstmatige intelligentie. Onderzoekers van de Oregon State University en Adobe ontwikkelen een nieuwe trainingstechniek om sociale vooroordelen in AI-systemen te verminderen. Als deze techniek betrouwbaar blijkt, zou het AI voor iedereen eerlijker kunnen maken.

Maar laten we niet op de zaken vooruit lopen. Dit is slechts één van de vele oplossingen die nodig zijn om de talloze AI-uitdagingen aan te gaan waar we vandaag de dag mee te maken hebben. Van technische haperingen tot ethische dilemma's, de weg naar betrouwbare AI is geplaveid met complexe kwesties.

Laten we deze AI-uitdagingen samen uitpakken en kijken wat er nodig is om ze te overwinnen.

10 AI-uitdagingen en oplossingen

Naarmate de AI-technologie zich ontwikkelt, worden we geconfronteerd met een reeks problemen. Deze lijst onderzoekt tien dringende AI-uitdagingen en schetst praktische oplossingen voor een verantwoorde en efficiënte inzet van AI.

1. Algoritmische vooringenomenheid

Algoritmische bias verwijst naar de neiging van AI-systemen om bevooroordeelde output te vertonen, vaak door de aard van hun trainingsgegevens of ontwerp. Deze vertekeningen kunnen zich in verschillende vormen manifesteren en bestendigen en versterken vaak bestaande maatschappelijke vertekeningen.

Een voorbeeld hiervan werd waargenomen in een academische studie waarbij de generatieve AI-toepassing Midjourney betrokken was. Het onderzoek toonde aan dat bij het genereren van afbeeldingen van mensen in verschillende beroepen, de AI oudere professionals met gespecialiseerde functietitels (bijv. analist) onevenredig vaak als mannelijk afbeeldde, wat een gendervooroordeel in de uitvoer benadrukte.

Oplossingen

  • Diverse en representatieve gegevens: Gebruik trainingsdatasets die de diversiteit van alle groepen weerspiegelen om vertekeningen met betrekking tot geslacht, etniciteit of leeftijd te voorkomen
  • Biasdetectie en -monitoring: Controleer uw AI-systemen regelmatig op biases. Dit moet een combinatie zijn van geautomatiseerde bewaking en uw eigen handmatige controles om ervoor te zorgen dat er niets tussenkomt
  • Algoritmische aanpassingen: Speel een actieve rol bij het aanpassen van AI-algoritmes om vooroordelen tegen te gaan. Dit kan betekenen dat u de gewichten van de gegevens opnieuw in evenwicht brengt of eerlijkheidsbeperkingen toevoegt aan uw modellen
  • Ethische AI-richtlijnen: Help ethische AI-praktijken vorm te geven door richtlijnen aan te nemen en te implementeren die eerlijkheid en vooringenomenheid aanpakken en ervoor zorgen dat deze principes in elke fase van uw AI-project worden verweven

2. Gebrek aan AI-transparantie veroorzaakt wantrouwen

Transparantie in AI betekent open zijn over hoe AI-systemen werken, inclusief hun ontwerp, de gegevens die ze gebruiken en hun besluitvormingsprocessen. Uitlegbaarheid gaat een stap verder door ervoor te zorgen dat iedereen, ongeacht zijn of haar technische vaardigheden, kan begrijpen welke beslissingen AI neemt en waarom. Deze concepten helpen om angsten over AI aan te pakken, zoals vooroordelen, privacyproblemen of zelfs risico's zoals autonome militaire toepassingen.

Uitlegbaarheid

verklaarbaarheid in AI via *[_Unite.ai](https://www.unite.ai/the-black-box-problem-in-llms-challenges-and-emerging-solutions/)* Het begrijpen van AI-beslissingen is cruciaal op gebieden als financiën, gezondheidszorg en de auto-industrie, waar ze een grote impact hebben. Dit is lastig omdat AI zich vaak gedraagt als een 'black box' - zelfs de makers hebben moeite om te achterhalen hoe AI beslissingen neemt.

Oplossingen

  • Ontwikkel duidelijke documentatie: Geef uitgebreide details over AI-modellen, hun ontwikkelingsproces, gegevensinvoer en besluitvormingsprocessen. Dit bevordert een beter begrip en legt de basis voor vertrouwen
  • Implementeer verklaarbare AI-modellen: Gebruik modellen die meer transparantie bieden, zoals beslisbomen of regelgebaseerde systemen, zodat gebruikers precies zien hoe invoer wordt omgezet in uitvoer
  • Gebruik tools voor uitlegbaarheid: Gebruik tools zoals LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) of SHAP (SHapley Additive exPlanations) om de bijdragen van verschillende kenmerken in het besluitvormingsproces van het model uit te splitsen

3. AI schalen is moeilijker dan het lijkt

Het opschalen van AI-technologie is cruciaal voor organisaties die het potentieel ervan willen benutten in verschillende bedrijfsonderdelen. Het bereiken van deze schaalbaarheid van AI-infrastructuur is echter complex.

Volgens Accenture, 75% van de bedrijfsleiders denkt dat ze over vijf jaar failliet zijn als ze er niet achter komen hoe ze AI kunnen schalen.

Ondanks het potentieel voor een hoog rendement op investeringen, vinden veel bedrijven het moeilijk om van proefprojecten over te stappen op grootschalige implementatie.

Het fiasco van Zillow over het verkopen van huizen is een duidelijke herinnering aan de uitdagingen op het gebied van schaalbaarheid van AI. Hun AI, gericht op het voorspellen van huizenprijzen met winstoogmerk, had foutenpercentages die opliepen tot 6.9% wat leidde tot ernstige financiële verliezen en een waardevermindering van $304 miljoen op voorraden.

De uitdaging van schaalbaarheid is het duidelijkst buiten techgiganten als Google en Amazon, die over de middelen beschikken om AI effectief in te zetten. Voor de meeste andere bedrijven, vooral niet-techbedrijven die net beginnen met het verkennen van AI, zijn de barrières onder andere een tekort aan infrastructuur, rekenkracht, expertise en strategische implementatie.

Oplossingen

  • Verbeterde infrastructuur: Ontwikkel een robuuste digitale infrastructuur die grootschalige AI-implementaties aankan. Clouddiensten en gelokaliseerde datacenters verminderen bijvoorbeeld de latentie en verbeteren de prestaties
  • Disciplinair samengestelde teams: Stimuleer een samenwerkingsomgeving waarin technische en bedrijfsonderdelen samenwerken om AI-oplossingen naadloos te integreren in bestaande bedrijfsmodellen
  • Geautomatiseerde AI-ontwikkeltools: Gebruik platforms zoals evoML van TurinTech om de ontwikkeling van machine learning-codes te automatiseren, zodat modellen sneller kunnen worden gemaakt en ingezet
  • Continu leren en aanpassen: Implementeer mechanismen voor continu leren en bijwerken van AI-modellen om deze aan te passen aan real-world data en veranderende marktomstandigheden, zodat relevantie en efficiëntie op de lange termijn gewaarborgd zijn
  • Investeer in talentontwikkeling: Bouw interne AI-expertise op door middel van training en aanwervingspraktijken die zich richten op opkomende AI-technologieën, waardoor er minder afhankelijkheid is van extern AI-talent

Lees ook:_ Essentiële AI-statistieken om vandaag te weten

4. Deepfake en generatieve AI-fraude

Staat van de wereldwijde Generatieve AI-markt

richtlijnen van Microsoft voor mens-AI-interactie via *[_Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/research/project/guidelines-for-human-ai-interaction/overview/)* Er is echter een gebrek aan standaardisatie in deze ethos en regels over de hele wereld.

Op dit moment hebben AI-systemen hun eigen set ethische regels, die op de ene plek goed kunnen zijn maar op een andere problematisch. Als deze systemen interactie hebben met mensen en zich niet gedragen zoals verwacht, kan dat leiden tot misverstanden of wantrouwen.

Oplossingen

  • Stel universele ethische normen: Kom ethische basisregels overeen waaraan alle AI-systemen zich moeten houden, ongeacht waar ze vandaan komen. Focus op eerlijkheid, verantwoording en transparantie
  • Gebruik een sterk certificeringssysteem: Voordat een AI-systeem wordt gebruikt, moet het een zware test doorstaan om te bevestigen dat het aan deze ethische normen voldoet. Dit kan controles door de makers omvatten, maar ook door onafhankelijke groepen
  • Zorg ervoor dat iedereen op de hoogte is: Wees altijd duidelijk over hoe de AI beslissingen neemt en gegevens gebruikt. Deze transparantie helpt vertrouwen op te bouwen en maakt het makkelijker om verschillende AI-systemen te integreren
  • Houd een oogje in het zeil: Controleer de AI-systemen regelmatig om er zeker van te zijn dat ze aan de ethische normen blijven voldoen. Werk ze bij als dat nodig is om bij te blijven met nieuwe regels of technologieën

6. AI-ethiek gaat over meer dan alleen goede bedoelingen

Kunstmatige intelligentie (AI) zoomt in op bijna elk deel van ons leven, van zelfrijdende auto's tot virtuele assistenten, en het is briljant! Maar hier zit het addertje onder het gras: de manier waarop we AI gebruiken kan soms voor serieuze ethische hoofdpijn zorgen. Er zijn lastige ethische kwesties rond privacy, vooroordelen, het verplaatsen van banen, en nog veel meer.

Nu AI taken kan uitvoeren die mensen vroeger deden, is er een heel debat gaande over de vraag of het sommige taken wel zou moeten uitvoeren.

Moet AI bijvoorbeeld filmscripts schrijven? Klinkt cool, maar het leidde tot enorme opschudding in de entertainmentwereld met stakingen in de VS en Europa. En het gaat niet alleen over welke banen AI kan overnemen; het gaat ook over hoe het onze gegevens gebruikt, beslissingen neemt en soms zelfs dingen verkeerd doet. Dit zorgt ervoor dat iedereen, van technologiebouwers tot juridische adelaars, zich inspant om uit te zoeken hoe we op een verantwoorde manier met AI moeten omgaan.

Oplossingen

  • Verschrijf de regels: Ontwikkel glasheldere richtlijnen over hoe AI moet worden gebruikt. Dit betekent grenzen stellen om misbruik te voorkomen en inzicht krijgen in de juridische implicaties van AI-acties
  • Respecteer privacy:Er worden enorme hoeveelheden gegevens, waaronder persoonlijke informatie, gebruikt om AI te trainen. We moeten heel voorzichtig zijn met de manier waarop deze gegevens worden verzameld, gebruikt en beschermd. We moeten ervoor zorgen dat AI onze privacy respecteert
  • Vecht tegen vooroordelen: AI is slechts zo goed als de gegevens waarvan het leert, en soms hebben deze gegevens vooroordelen. We moeten deze vooroordelen uit AI-systemen verwijderen om ervoor te zorgen dat ze eerlijk zijn en niet discrimineren
  • Intellectueel eigendom beschermen: AI kan werk maken op basis van wat het heeft geleerd van het creatieve werk van anderen. Dit kan auteursrechten aantasten en makers van hun rechten beroven, tenzij we opletten
  • Ethiek versus snelheid: In de razende haast om de nieuwste AI-technologieën op de markt te brengen, kan ethiek op de achtergrond raken. We moeten een evenwicht zien te vinden tussen de behoefte aan snelheid en dingen goed doen

7. AI-datasets door elkaar gebruiken kan rampzalig zijn

Hoe de gegevens worden opgesplitst voor algoritmeontwikkeling

Creëer binnen enkele minuten sjablonen in ClickUp om uw projectworkflows te vereenvoudigen

  • AI Writer for Work: Deze tool is een game-changer voor iedereen die een hekel heeft aan schrijven. Of u nu een snelle e-mail opstelt of een uitgebreid rapport opstelt, ClickUp Brain helpt uw proza te verfijnen, uw spelling te controleren en uw toon aan te passen tot in de perfectie

Gebruik ClickUp AI om sneller te schrijven en uw teksten, e-mailreacties en meer op te poetsen

schrijf alles, van e-mailkopieën tot vergaderagenda's, sneller en nauwkeuriger met ClickUp Brain_

De juiste hulpmiddelen om AI-uitdagingen aan te gaan

Ondanks de AI-uitdagingen die we hebben besproken, zijn we het erover eens dat kunstmatige intelligentie een lange weg heeft afgelegd. Het heeft zich ontwikkeld van eenvoudige automatisering tot geavanceerde systemen die kunnen leren, zich kunnen aanpassen en uitkomsten kunnen voorspellen. Velen van ons hebben nu AI geïntegreerd in verschillende aspecten van ons leven, van virtuele assistenten tot geavanceerde tools voor het verzamelen en analyseren van gegevens.

Naarmate AI zich verder ontwikkelt, kunnen we nog meer innovaties verwachten, AI-hacks en AI-tools om de productiviteit te verhogen, besluitvorming te verbeteren en industrieën te revolutioneren. Deze vooruitgang opent nieuwe mogelijkheden en drijft ons naar een toekomst waarin AI een cruciale rol speelt op zowel persoonlijk als professioneel vlak.

Met AI-tools zoals ClickUp Brain, kunt u optimaal profiteren van AI-technologieën en uzelf tegelijkertijd beschermen tegen AI-uitdagingen op het gebied van privacy en gegevensbeveiliging. ClickUp is uw AI-tool voor taakbeheer voor alles van softwareprojecten tot marketing. Kies voor ClickUp om uw organisatie veilig te transformeren in een data- en AI-aangedreven entiteit terwijl u de productiviteit van uw team verhoogt.

Klaar om uw workflows met AI te transformeren? Meld u nu aan voor ClickUp!