Die Vernachlässigung der AI -Ethik stellt große Risiken dar: Wie man KI verantwortungsbewusst implementiert

Zurück im Juli 1945 legte MH Hasham Premji den Grundstein für das, was später ein Technologieriese werden sollte, indem er die Western India Vegetable Products Limited in der kleinen Stadt Amalner, Maharashtra, Indien, gründete. Am Ufer des Bori-Flusses gelegen, konzentrierte sich das Unternehmen zunächst auf die Herstellung von Speiseölen. In den 1970er Jahren wandelte sich das Unternehmen drastisch, verlagerte seinen Fokus auf IT und benannte sich in Wipro um. Heute zählt Wipro zu den führenden Technologieunternehmen Indiens, ist in 167 Ländern tätig, beschäftigt fast eine Viertelmillion Menschen und erzielt Einnahmen von über 10 Milliarden Dollar. An der Spitze steht Rishad Premji, der Enkel des visionären Gründers.

Heutzutage positioniert sich Wipro als globaler Marktführer in der IT-Transformation, Beratung und Geschäftsprozessdienstleistungen. In einem exklusiven Interview mit ZDNET hatten wir die Gelegenheit, mit Kiran Minnasandram, dem VP und CTO von Wipro FullStride Cloud, zusammenzusitzen, um über die neuesten Unternehmungen des Unternehmens und die Zukunft der IT zu sprechen.

Kiran steht an der Spitze der technologischen Innovation bei Wipro und leitet Initiativen, die hochmoderne Lösungen entwickeln. Sein Hauptaugenmerk liegt darauf, Innovationen voranzutreiben und Unternehmen mit modernster Technologie, insbesondere im Bereich Cloud Computing, zu befähigen. Er entwirft und implementiert fortschrittliche Cloud-Architekturen, die Geschäftsprozesse revolutionieren, Effizienz, Skalierbarkeit und Flexibilität steigern, um Kunden auf ihrer digitalen Reise voranzutreiben.

Unternehmenswerte

ZDNET: Wie definieren Sie ethisches AI, und warum ist es heute für Unternehmen entscheidend?

Kiran Minnasandram: Ethisches AI geht nicht nur darum, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen; es ist tief mit den Kernwerten von Wipro verbunden. Wir stützen unseren Ansatz auf vier zentrale Säulen: Respekt vor dem Individuum, Fairness und Transparenz für die Gesellschaft, Umweltverantwortung und technische Robustheit. Dies stellt sicher, dass unser AI mit unseren Werten zu Privatsphäre, Würde, gesellschaftlicher Fairness und Umweltverantwortung übereinstimmt, während es sicher und konform bleibt.

ZDNET: Warum haben viele Unternehmen Schwierigkeiten mit AI-Ethik, und welche zentralen Risiken sollten sie angehen?

KM: Die Herausforderung resultiert oft aus einem Mangel an einheitlicher Sprache rund um AI. Um dies anzugehen, müssen Unternehmen eine unternehmensweite Strategie etablieren, die technische, rechtliche und HR-Teams integriert. AI ist nicht nur ein technisches Problem; es ist ein unternehmensweites. Unternehmen müssen ihre AI-Ethik über die gesetzliche Konformität hinaus definieren und sich auf die Werte konzentrieren, die sie hochhalten wollen. Sie sollten auch eine Risikotaxonomie entwickeln, um potenzielle rechtliche, sicherheitsrelevante und arbeitsbezogene Auswirkungen zu adressieren.

ZDNET: Wie wirkt sich die Einführung von AI auf die Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen aus, sowohl positiv als auch negativ?

KM: AI hat eine doppelte Auswirkung auf die Nachhaltigkeit. Positiv betrachtet kann es die betriebliche Effizienz verbessern, Lieferketten optimieren und das Ressourcenmanagement verbessern, was zu reduzierten Kohlenstoffemissionen führen kann. Zum Beispiel kann AI in der Logistik Routen optimieren, um den Kraftstoffverbrauch zu minimieren. Allerdings erhöht die schnelle Einführung von AI auch den Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen, insbesondere durch die intensive Rechenleistung, die zum Trainieren großer AI-Modelle benötigt wird.

Umweltauswirkungen

ZDNET: Wie sollten Unternehmen den Drang nach AI-Innovation mit Umweltverantwortung in Einklang bringen?

KM: Unternehmen müssen klare Richtlinien und Vorgaben für den nachhaltigen Einsatz von AI festlegen. Dieses Rahmenwerk hilft Teams, fundierte Entscheidungen über Infrastruktur und Algorithmen zu treffen. Unternehmen sollten auch die Umweltauswirkungen von AI verfolgen und überwachen und Dienstleister dazu drängen, dasselbe zu tun. Wir haben Kunden dabei geholfen, ihre AI-Richtlinien zu überarbeiten, Stakeholder einzubinden und Mitarbeiter zu schulen, um Nachhaltigkeit in alltägliche Prozesse zu integrieren. Zusammenarbeit über Branchen hinweg ist entscheidend, um diese Herausforderungen anzugehen, und Wipro beteiligt sich aktiv an globalen Bemühungen, um Kunden in diesem komplexen Umfeld zu unterstützen.

ZDNET: Wie entwickeln sich globale Regulierungen, um ethische AI- und Nachhaltigkeitsbedenken zu adressieren?

KM: AI operiert nicht im Vakuum. Bestehende Gesetze zu Datenschutz, Verbraucherschutz, Sicherheit und Menschenrechten finden Anwendung. Datenschutzbehörden spielen eine Schlüsselrolle beim Schutz vor AI-Schäden, während Verbraucherschutzgesetze Probleme wie algorithmische Preisgestaltung angehen. Einige Regionen erlassen auch AI-spezifische Gesetze, wie den EU AI Act, der strengere Kontrollen basierend auf dem Risikograd des Produkts vorschreibt. In den USA konzentrieren sich einzelne Staaten auf AI im Arbeitsmanagement, einem der komplexeren Bereiche der AI-Einführung.

Größte Missverständnisse

ZDNET: Was sind die größten Missverständnisse über AI-Ethik und Nachhaltigkeit, und wie können Unternehmen diese überwinden?

KM: Ein häufiges Missverständnis ist, dass Innovation und Verantwortung nicht koexistieren können. In Wirklichkeit ist verantwortungsvolles AI entscheidend für nachhaltige Innovation. Vertrauen ist die Grundlage der AI-Einführung, und Unternehmen, die Innovation mit Vertrauen ausbalancieren, erlangen einen Wettbewerbsvorteil. Verbraucher und Unternehmen werden gleichermaßen zu Produkten tendieren, denen sie vertrauen.

ZDNET: Wie unterstützt Wipro FullStride Cloud Unternehmen dabei, AI mit ESG-Zielen (Umwelt, Soziales und Governance) in Einklang zu bringen?

KM: Wir helfen, indem wir verantwortungsvolle AI-Rahmenwerke entwickeln, die Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht priorisieren. Wir nutzen AI, um ESG-Metriken zu überwachen und zu berichten, und unterstützen Green AI-Initiativen, um den CO2-Fußabdruck zu reduzieren. Auf der Infrastruktur-Seite optimieren wir Arbeitslasten für Energieeffizienz und entwickeln branchenspezifische Lösungen, um ESG-Ziele zu erreichen.

ZDNET: Was sind die effektivsten Wege, wie Cloud-Lösungen den Umweltfußabdruck von AI reduzieren können?

KM: Cloud-Lösungen können die Energieeffizienz durch den Einsatz erneuerbarer Energien, optimierte Kühlung und kohlenstoffbewusstes Rechnen steigern. Techniken wie föderiertes Lernen und Modellbeschneidung können den Energiebedarf für das Training von AI-Modellen reduzieren. Serverlose und automatische Skalierungslösungen helfen, Ressourcen an die Nachfrage anzupassen und Überprovisionierung zu vermeiden. Cloud-Anbieter bieten Tools zur Verfolgung und Berichterstattung von Kohlenstoffemissionen, und Multi-Cloud- sowie Edge-Computing können Datenbewegungen minimieren, indem AI näher an der Quelle verarbeitet wird.

Cloud-Nutzung

ZDNET: Wie kann Cloud-Infrastruktur genutzt werden, um ethische Überlegungen in die AI-Entwicklung einzubetten?

KM: Cloud-Infrastruktur bietet Tools, um ethische Überlegungen in AI einzubetten. AI-Ethik-Toolkits können Verzerrungen erkennen und Fairness testen, während diversitätsbewusste Trainingswerkzeuge sicherstellen, dass Datensätze repräsentativ sind. Cloud-basierte AI-Frameworks bieten Erklärbarkeit und Transparenz, und sichere, datenschutzfreundliche AI-Entwicklung wird durch Funktionen wie differenzielle Privatsphäre und verschlüsselte Verarbeitung unterstützt. Automatisierte Compliance-Überwachung stellt die Einhaltung von Vorschriften sicher, und Tools zum Testen von Modell-Drift und Halluzinationserkennung helfen, die Modellzuverlässigkeit über die Zeit zu erhalten.

ZDNET: Warum fällt es manchen Organisationen schwer, die Nachhaltigkeitsauswirkungen von AI zu messen, und wie können Cloud-basierte Tools helfen?

KM: Der Mangel an standardisierten Metriken erschwert die Messung der Nachhaltigkeitsauswirkungen von AI. Cloud-basierte Tools können diese Lücke schließen mit anpassbaren Dashboards, die den Kohlenstoffausstoß über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg verfolgen. Echtzeitüberwachung ist entscheidend, da der Energieverbrauch stark variieren kann, und Cloud-Plattformen bieten dynamische Tracking-Tools, um diese Schwankungen zu erfassen. Cloud-native Lösungen aggregieren auch Daten aus verschiedenen Umgebungen, verbessern die Sichtbarkeit und Entscheidungsfindung. Zusätzlich können Cloud-Tools versteckte Umweltkosten im AI-Prozess aufzeigen und bei der Navigation durch unterschiedliche regionale ESG-Compliance-Anforderungen helfen.

ZDNET: Welche konkreten Schritte können Organisationen unternehmen, um die Transparenz und Rechenschaftspflicht von AI zu verbessern?

KM: Zuerst sollten Sie Ihre Belegschaft darin schulen, AI verantwortungsvoll zu nutzen, und sie ermutigen, AI innerhalb sicherer Grenzen zu hinterfragen und zu testen. Zweitens sollten Sie eine umfassende Governance-Struktur etablieren, die alle Aspekte des Unternehmens abdeckt, von der Beschaffung bis zum Risikomanagement.

ZDNET: Wie entsteht AI-Verzerrung, und welche Rolle spielen Cloud-basierte Frameworks bei deren Minderung?

KM: AI-Verzerrung kann aus unrepräsentativen oder voreingenommenen Trainingsdaten, Fehlern in von Menschen gelabelten Datensätzen und veralteten Modellen entstehen, die historische Verzerrungen fortsetzen. Cloud-basierte Frameworks helfen, indem sie die Einhaltung verschiedener Vorschriften sicherstellen und AI-Modelle über verschiedene Demografien hinweg validieren. Adaptive Trainingsprozesse können auch Datensätze neu ausbalancieren, um Verzerrungen zu mindern.

ZDNET: Welche Governance-Strategien sollten Unternehmen implementieren, um verantwortungsvollen AI-Einsatz sicherzustellen?

KM: Ein robustes Governance-Framework ist unerlässlich. Einige Organisationen haben möglicherweise eine dedizierte AI-Governance-Struktur, während andere, wie wir, sie in bestehende Governance-Systeme integrieren. Es ist entscheidend, alle Teile der Organisation einzubeziehen und AI-Auswirkungsanalysen von Anfang an durchzuführen, um rechtlichen Schutz, Datenschutz und Robustheit in die AI-Einführung einzubetten.

AI-Probleme

Was denken Sie über die wachsende Betonung auf ethisches und nachhaltiges AI? Haben Sie Frameworks oder Richtlinien implementiert, um verantwortungsvolle AI-Entwicklung in Ihrer Organisation sicherzustellen?

Wie gehen Sie mit den Umweltauswirkungen von AI-Arbeitslasten um? Nutzen Sie Cloud-basierte Tools, um diesen Fußabdruck zu messen oder zu reduzieren?

Glauben Sie, dass globale Regulierungen mit der AI-Innovation Schritt halten, oder müssen Unternehmen die Grauzonen selbst navigieren? Teilen Sie Ihre Einsichten in den Kommentaren unten.

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