Na Sveučilištu Algebra Bernays u Zagrebu održana je radionica “Može li doći do ‘braka’ između regulacije umjetne inteligencije i inovacija na globalnoj razini? uz potporu Veleposlanstva Ujedinjene Kraljevine i u suradnji s Hrvatskom udrugom za umjetnu inteligenciju (CroAI).
Događaj je okupio vodeće britanske i hrvatske stručnjake koji su raspravljali o izazovima usklađivanja regulacije umjetne inteligencije i poslovnih inovacija u praksi.
Standardi i kvaliteta
Na panelu su sudjelovali Paul Duncan iz britanskog National Physical Laboratoryja (NPL), Chris Thomas iz instituta Alan Turing, Davor Runje, suosnivač i CTO Airt AI-ja, Marko Brgić iz Hrvatskog Telekoma, Davor Ančić iz CroAI-ja te Marija Drašković iz Plive.
Duncan je predstavio britanski pristup pouzdanoj i mjerljivoj umjetnoj inteligenciji, naglasivši da su standardi i kvaliteta podataka temelj povjerenja. “Nije poanta u savršenim podacima, nego u razumijevanju jesu li podaci dovoljno dobri za odluke koje donosite”, istaknuo je.
Dodao je da umjetna inteligencija, poput znanosti o mjerenju, ne poznaje granice i zahtijeva međunarodnu usporedivost. Chris Thomas iz instituta Alan Turing govorio je o pristranosti i pravednosti AI modela, navodeći primjer medicinskih algoritama čija je točnost varirala i do 15 posto, ovisno o boji kože pacijenata. Kako smo nedavno pisali, Financial Times je objavio preglede studija koje su dokazale da alati umjetne inteligencije u zdravstvu pokazuju zabrinjavajuće obrasce poput sklonosti umanjivanja simptoma kod žena te manje “empatije” prema osobama iz manjinskih etničkih skupina.
Posljedično, gore spomenute skupine izložene su većem riziku neadekvatne skrbi, što pojačava postojeće nejednakosti u skrbi. Za istraživače je to alarm za hitno uvođenje raznovrsnijih skupova podataka i transparentno testiranje AI sustava kako bi se izbjegle štetne pristranosti.
Praktični propisi
“Ako AI ne razumije raznolikost ljudi, ne možemo govoriti o etičkoj umjetnoj inteligenciji”, naglasio je Thomas, predstavivši britanski AI Standards Hub, okvir za razvoj međunarodnih standarda i smanjenje rizika u primjeni umjetne inteligencije.
Domaći panelisti istaknuli su potrebu za praktičnom primjenom europskih propisa i jačanjem poticajnog okruženja za razvoj startupa koji koriste tehnologije umjetne inteligencije. Zaključak radionice bio je jasan: regulacija i inovacija moraju djelovati zajedno kako bi umjetna inteligencija bila sigurna, transparentna i društveno korisna.
