Ошибки ИИ: как защитить бизнес

Искусственный интеллект и нейросети активно используют многие компании для взаимодействия с клиентами, создания контента, оптимизации рабочих процессов и других задач. Но при выполнении каждой из них ИИ может ошибаться.

Разобрали в этой статье 5 распространенных ошибок искусственного интеллекта и рассказали, как от них защитить бизнес.

Утечка конфиденциальной информации 

Для обучения нейросетей разработчики используют данные двух типов:

• информацию из открытых источников: поисковики, публичные базы данных, сайты и другие;
• запросы, которые пользователи вводят онлайн чат-боты. Сотрудники компаний ежедневно нагружают ИИ десятками задач с реальными данными и закрытой информацией.

Второй вариант обучения нейронных сетей способен привести к утечке конфиденциальной информации. Например, если ИИ неправильно обрабатывает данные, он может смешать информацию от разных пользователей. Это значит, что личные сведения окажутся в руках тех, кому они не принадлежат.

Кроме проблем, вызванных обучением нейросетей, системы искусственного интеллекта подвержены кибератакам. Хакеры могут использовать слабые места в алгоритмах ИИ, чтобы получить доступ к закрытой информации. Риски существуют и при взаимодействии ИИ с другими программами. Компании часто используют облачные сервисы для обработки данных с помощью искусственного интеллекта. Если защита этих сервисов недостаточна, данные могут быть украдены.

Как минимизировать риск?

Чтобы снизить риски утечки конфиденциальной информации при работе с искусственным интеллектом, важно подойти к этой проблеме комплексно:

• объясняйте сотрудникам, что отправка конфиденциальной информации нейросетям – это «слив». Лучше избегать использования секретных сведений и всегда обезличивать данные, чтобы их нельзя было идентифицировать.
• регулярно проверяйте безопасность своих ИИ-систем. Проводите тесты и аудиты, чтобы находить и устранять слабые места.
• выбирайте облачные сервисы с высоким уровнем защиты данных.

Ошибки ИИ в анализе и прогнозировании данных

Возникают, когда искусственный интеллект неверно интерпретирует информацию и делает ошибочные прогнозы на основе этой интерпретации. Эти проблемы могут быть вызваны несколькими факторами:

1. Некачественные или неполные данные

Если данные, на которых работает ИИ, содержат ошибки, пробелы или устаревшую информацию, результаты анализа и прогнозов будут неточными. Например, неверные данные о поведении клиентов могут привести к ошибочным прогнозам спроса на продукт.

2. Сложные и изменяющиеся условия 

Если быстро меняющиеся факторы (экономические кризисы, резкие изменения в потребительских предпочтениях) не включены в анализ, прогнозы будут ошибочными.

3. Неоднозначность данных

Когда данные содержат скрытую предвзятость, ИИ может сделать неверные выводы. Например, ошибиться в потребностях демографических групп, если изначальная информация о них была неоднозначна.

Любые ошибки в анализе и прогнозировании данных могут привести к разработке неверных стратегий, потери прибыли и репутационным рискам. Неправильные выводы – это неверные бизнес-решения, а ошибки в прогнозах – некорректные действия и стратегические провалы.

Как минимизировать риск?

Риск для компании возникает в случае, если сотрудники всецело доверяют искусственному интеллекту и не перепроверяют данные. Чтобы обезопасить бизнес, необходимо:

• тщательно проверять все важные данные, которые генерирует ИИ. Риск того, что одновременно ошибется и машина, и человек, намного меньше;
• обеспечивать искусственный интеллект достоверной информацией. Регулярно проверяйте и очищайте данные от ошибок и устаревших сведений;
• проверять сервисы, с которыми работаете. Периодически тестируйте модели на знание исторической информации и на наличие систематических ошибок. Это поможет выявить проблемы до того, как они повлияют на прогнозы.

Нарушение авторских прав 

Картинка создана нейросетью по запросу «Бутылка кока-колы на фоне пальмы»

Искусственный интеллект активно применяют в создании контента и маркетинге. Но неосторожное его использование способно вызвать нарушение авторского права. Произойти это может из-за того, что ИИ:

Ввод начальных остатков товаров в налоговом учете (41 счет для БНКО)

от 0 руб.

Тестировать бесплатно

1. Использует защищенные материалы для обучения

Данные для обучения могут включать защищенные авторским правом тексты, изображения или музыку. Если эти материалы будут использованы без разрешения правообладателя, то это нарушит его авторское право.

2. Может генерировать похожие на оригиналы произведения 

Искусственный интеллект умеет создавать проекты, которые сильно напоминают существующие работы. Если сгенерированный вариант очень похож на оригинал, это может быть расценено как плагиат.

Кроме этого, в России автором произведения «признается гражданин, творческим трудом которого оно создано» (ст. 1257 ГК РФ). Но кто считается автором сгенерированного произведения, законодательством пока не определено. Поэтому, если вы увидите своего маскота в чужой рекламе, доказать, что он был разработан именно вами, будет очень сложно.

Как минимизировать риск?

Чтобы снизить риск нарушения авторских прав при работе с ИИ, необходимо:

• использовать нейросети как вспомогательный инструмент. Затем самостоятельно вносить в контент от ИИ правки, улучшения и доработки;
• внимательно читать пользовательские соглашения. Иногда готовые произведения могут принадлежать креаторам, самому разработчику или стать частью общественного достояния;
• проверять сгенерированные работы. Для этого использовать инструменты и сервисы для поиска плагиата.

Предоставление недостоверной информации 

Искусственный интеллект может лгать и генерировать ответы с недостоверной информацией. Вера в такие ответы способна повлиять на решения руководства, вызвать финансовые потери, ухудшить репутацию компании и потерять доверие клиентов.

Лжет ИИ из-за того, что опирается на те данные, на которых его обучали. Если они содержали ошибки или были предвзяты, то ИИ может неправильно интерпретировать информацию и предоставить искаженные сведения.

Также искусственный интеллект способен создавать убедительные, но вымышленные ответы, если не имеет достаточной информации по запросу или если его задача – генерировать текст. Такие ситуации чаще возникают в работе с онлайн чат-ботами: нейросеть генерирует текст, который кажется логичным, но не соответствует действительности.

Как минимизировать риск?

Уменьшить количество вымышленной информации, сгенерированной ИИ, помогает:

• проверка всех ответов. Обязуйте сотрудников перепроверять все генерации нейросетей в открытых источниках;
• периодическое тестирование сервисов, с которыми работаете. Просите нейросети отвечать на вопросы из самых разных сфер и проверяйте достоверность сгенерированных ответов.

Излишняя услужливость

Диалог с ChatGPT

Искусственный интеллект чрезмерно старается угодить пользователю. ИИ предоставляет информацию, которая кажется корректной и ожидаемой, но на самом деле является недостоверной или неточной. Это может привести к принятию неверных решений.

Излишняя вежливость искусственного интеллекта связана с его настройками. Чтобы минимизировать ошибки и конфликтность, нейросеть генерирует ответы, которые пользователю кажутся правильными.

Кроме этого, нейросети, особенно языковые модели, основываются на вероятностных подходах для генерации текста. Это означает, что ИИ выбирает наиболее вероятные слова или фразы, исходя из контекста. В результате получаются тексты, которые выглядят правдоподобно, но не являются точными или достоверными.

Как минимизировать риск?

Существенно снизить риск излишней услужливости и обеспечить более точные и надежные результаты можно, если:

• улучшить качество данных. Обучайте нейросети на качественной и полной информации. Чем больше данных у системы, тем объективнее будут генерации;
• контролировать ответы. Проверяйте все, что создает ИИ;
• периодически тестировать модели ИИ.

Небольшой итог

Искусственный интеллект все чаще применяется компаниями в работе. Но пока совершенного сервиса не существуют. ИИ допускает ошибки и нарушает авторские права. Поэтому, чтобы эффективно работать с новыми технологиями, всегда проверяйте все, что создают нейронные сети или используйте готовые сервисы на основе ИИ. Например, в Маркет42 разработчики добавили 4 сервиса, которые работают с помощью нейросетей. Решения протестированы на проверенных данных и адаптированы для бизнеса.