Zanim przejdziesz do tej części, upewnij się, że przeczytałeś artykuł „Jak organizacje społeczeństwa obywatelskiego mogą przewodzić w dziedzinie odpowiedzialnego używania AI”, Wprowadzenie do niniejszego praktycznego przewodnika, Część 1: PATRZ - Przygotowanie gruntu oraz Część 2: TWÓRZ - Zidentyfikowanie i zdefiniowanie zasad

Gotowy? Oto jak zorganizować przygotowania i samą sesję.

3.1 Przed sesją: Przygotowanie fazy PATRZ

Oś czasu: 1-2 tygodnie przed sesją TWÓRZ

W powyższej tabeli przedstawiono zadania, oczekiwane rezultaty, wymagany czas oraz osoby odpowiedzialne za poszczególne etapy, które należy zrealizować przed sesją TWÓRZ. Pełną treść tabeli można znaleźć w pliku dostępnym tutaj.

Jeżeli nie masz czasu na przygotowania:

Wszystkie zadania można zrealizować podczas sesji, ale w takim przypadku należy zaplanować na nią 2-2,5 godziny zamiast 90 minut i pogodzić się z tym, że rejestr i zgromadzona wiedza będą mniej dokładne. Rozważ zorganizowanie dodatkowej sesji, aby dokończyć to, co zacząłeś.

3.2 Sesja TWÓRZ: Plan na 90 minut

Uczestnicy: 6–12 osób reprezentujących różne role i punkty widzenia

Potrzebne materiały:

• Tablica typu flipchart lub wspólna tablica cyfrowa

• Prezentacja ustaleń z fazy PATRZ (o ile zostały zebrane wcześniej)

• Szablon służący do identyfikacji i definiowania zasad (dostępny w Zasobach)

• Lista powszechnie przyjętych zasad odpowiedzialnego AI wraz z krótkimi definicjami (dostępny w Zasobach)

Plan:

W tabeli przedstawiono proponowany plan sesji TWÓRZ. Pełną treść tabeli można znaleźć w pliku dostępnym tutaj.

Przewidywane rezultaty:

• Wspólne rozumienie obecnego wykorzystania AI oraz związanych z tym napięć

• Zweryfikowany/rozszerzony rejestr AI

• Lista 3–7 pierwszorzędnych zasad uszeregowanych według ważności

• Wstępne definicje trzech najważniejszych zasad

• Jasność co do kwestii wymagających dalszej dyskusji

• Impuls przed kolejną sesją

3.3 Po sesji

W ciągu jednego tygodnia:

• Synteza i dokumentacja. Zapisz ustalenia: nazwane napięcia, zidentyfikowane zasady, wstępne definicje oraz wciąż otwarte pytania. Sporządź przejrzysty dokument odzwierciedlający pracę zespołu.

• Sprawdź poprawność. Przedstaw go uczestnikom: „Czy dobrze to uchwyciłem? Czego brakuje? Co wymaga dopracowania?”

• Zidentyfikuj luki. Czy w dyskusji brakuje jakichś głosów? Jakich punktów widzenia nie przedstawiono? Zastanów się, z kim jeszcze należy się skonsultować przed finalizacją.

W ciągu dwóch tygodni:

• Ukończ definicje. Dokończ pracę nad definicjami zasad, które nie zostały w pełni zdefiniowane podczas sesji. Można to zrobić w niewielkiej grupie roboczej, a wyniki skonsultować następnie z większym zespołem.

• Konfrontacja z rzeczywistością. Posłuż się rzeczywistą decyzją dotyczącą AI, przed którą stoi teraz twoja organizacja. Zapytaj: „Co powinniśmy zrobić w oparciu o nasze zasady projektu?” Czy dana zasada stanowi przydatną wytyczną? Jeżeli nie, definicja może wymagać doprecyzowania.

W toku:

• Ustal rytm przeglądów. Postaraj się weryfikować zasady w regularnych odstępach czasu. Sześć miesięcy to dobry punkt wyjścia. Jak stwierdza CXC: są to dokumenty, które podlegają ciągłym zmianom w miarę rozwoju technologii i pogłębiania wiedzy.

• Połączenie z zarządzaniem. Po zdefiniowaniu zasad jesteś gotowy do przejścia do kolejnego etapu: ustalenia, kto jest właścicielem dyskusji i w jaki sposób będą podejmowane decyzje. Zob. artykuł nr 2 z tej serii.

Od zasad do działania - most

­Zidentyfikowanie i zdefiniowanie zasad pozwoliło stworzyć fundament. Jednak same zasady nie wystarczą do podejmowania decyzji - muszą one znaleźć odzwierciedlenie w strukturach, politykach i praktykach.

Zasady to dopiero początek

Po zidentyfikowaniu i zdefiniowaniu zasad pojawiają się kolejne pytania: Kto poprowadzi tę rozmowę dalej? W jaki sposób zasady te staną się udokumentowanymi porozumieniami? W jaki sposób oceniamy ryzyko i podejmujemy decyzje?

Od zasad do barier ochronnych:

Dobrym przykładem jest droga, jaką przebyła Khan Academy. Ich zasada „Osiąganie celów edukacyjnych” stała się barierą nr 1.4: „Istnieją mechanizmy zapobiegające wykorzystaniu AI w celach innych niż edukacja”. Bariera ta posłużyła do oceny ryzyka, w której ryzyko „niewłaściwego lub szkodliwego wykorzystania” zostało ocenione jako bardzo prawdopodobne i mające duży wpływ. Doprowadziło to do ustanowienia konkretnych środków ograniczania ryzyka: systemów moderacji, powiadomień dla rodziców, warunków korzystania z serwisu oraz mechanizmów kontroli kont.

Zasada → Bariera ochronna → Ocena ryzyka → Ograniczenie ryzyka

Od manifestu do polityki:

Manifest CXC dotyczący świadomego użycia sztucznej inteligencji „Mindful AI Manifesto” (czyli „dlaczego”) jest bezpośrednio powiązany z polityką firmy w tym zakresie (czyli „jak”). Zawarta w Manifeście zasada „Ochrona danych i zaufanie” została wdrożona w przewidzianej w Polityce regule „czerwonego światła”: „Poufnych lub wrażliwych danych dotyczących społeczności lub członków nie wolno wprowadzać do publicznych, zewnętrznych modeli generatywnej sztucznej inteligencji”.

Twoje zasady zostaną w podobny sposób odzwierciedlone w strukturach zarządzania, politykach i procesach oceny ryzyka.

Nie zapomnij zajrzeć do Hive Mind w przyszłym tygodniu, aby przeczytać Część 4: TWÓRZ - Zdefiniowanie własności zarządzania AI i zapoznać się ze strukturą „drzewa” zarządzania AI oraz rolami związanymi z własnością i rozliczalnością AI w twojej organizacji.

Twoja opinia ma znaczenie

Co sądzisz o tym tekście? Poświęć 30 sekund, aby podzielić się swoją opinią i pomóc nam tworzyć wartościowe treści dla społeczeństwa obywatelskiego!

Niniejszy materiał powstał przy okazji projektu AI for Social Change realizowanego przez TechSoup w ramach programu Digital Activism Program przy wsparciu Google.org.

Do stworzenia treści autor wykorzystał sztuczną inteligencję. Jednak cały artykuł został stworzony oraz poddany weryfikacji i przeglądowi przez autora i zespół TechSoup.

Narzędzia AI szybko się rozwijają i choć dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić rzetelność udostępnianych przez nas treści, czasami niektóre informacje mogą być nieaktualne. Jeżeli zauważysz, że jakaś informacja jest nieaktualna, daj nam o tym znać pod adresem contact@hive-mind.community

O autorce

Ayşegül Güzel jest architektką odpowiedzialnego zarządzania AI, która pomaga organizacjom przekształcić obawy związane z AI w godne zaufania systemy. Jej kariera łączy społeczne przywództwo na szczeblu kierowniczym, w tym założenie Zumbara, największej na świecie sieci banków czasu, z techniczną praktyką AI jako certyfikowana audytorka AI i była badaczka danych. Przeprowadza organizacje przez kompletne transformacje w zakresie zarządzania AI i przeprowadza techniczne audyty AI. Prowadzi wykłady w ELISAVA i wygłasza międzynarodowe przemówienia na temat podejścia do technologii zorientowanego na człowieka. Dowiedz się więcej na stronie https://aysegulguzel.info lub zapisz się do jej newslettera „AI of Your Choice” na stronie https://aysegulguzel.substack.com.