künstliche Intelligenz | Erste Schritte mit dem ISO-Standard

Die Forschungsführer Kanada und Quebec hinken bei der Anwendung künstlicher Intelligenz (KI) hinterher. Eine Lösung, zu der Olivier Blaise, Mitbegründer von Moov AI in Montreal, aktiv beiträgt: die Entwicklung eines ISO-Standards, der die Zuverlässigkeit und Ethik von Anwendungen festlegt.

Gepostet in 1Vers November 2021

Karim Ben Issa

Karim Ben Issa
Journalismus

Sein Ziel ist es, KI aus den Labors zu holen und zu sehen, wie mehr konkrete Projekte in Unternehmen entstehen. Es wird geschätzt, dass bis zu 85 % der KI-Projekte „vernichtet“ werden, da ihr Nutzen nicht nachgewiesen werden kann, stellt Herr Bliss fest.

“Es gibt viele greifbare Dinge, wenn man Kanada verlässt, aber wir haben eine Art kognitive Dissonanz. Wir haben anerkannte Forschungszentren, zwei der drei Sponsoren von Deep Learning sind Kanadier, und wir forschen, aber wir sind sehr weit drin Bedingungen der Bewerbung, man muss etwas Konkretes mitbringen.“

Richtlinien

Bis 2017 haben 33 Länder, darunter Kanada, international an einer Reihe von Standards namens ISO/IEC JTC 1/SC 42 gearbeitet, die in SC 42 zusammengefasst sind. Die Arbeit wird unter der Schirmherrschaft von zwei Organisationen, der International Standardization, durchgeführt Organisation (ISO) und dem Committee International Electrotechnical (IEC).

Der Mitbegründer von Moov AI, einem vor drei Jahren gegründeten jungen Imaging-Unternehmen, schlug im Mai 2020 eine für alle Branchen anwendbare Analysemethode mit dem Namen Quality Assessment Guidelines for Artificial Intelligence Systems vor, für die im vergangenen Juni eine Task Force aus internationalen Experten beauftragt wurde.

Dieser Standard wird voraussichtlich Mitte 2023 veröffentlicht.

Im Interview vermeidet Herr Blais vehement den Fachjargon, der mit dieser Art von Standardisierungsprozessen verbunden ist. „Wir arbeiten an ganz konkreten Richtlinien […]. Wenn wir KI richtig strukturieren können, tragen wir dazu bei, sie für die Menschen nützlicher und sicherer zu machen. »

Doch wie beurteilen Sie die Qualität einer KI-Lösung? Im Gegensatz zu traditionelleren Industriestandards wie der ISO 9000-Reihe „gibt es keine Checklisten, um sicherzustellen, dass die Lösung von guter Qualität ist“, sagt er. Es ist selten. In der Regel ist eine Basis vorhanden. Was wir machen, ist sehr avantgardistisch, es ist etwas, das es so noch nicht gab.”

Umgang mit Turbulenzen

Die erste Herausforderung besteht darin, die Genauigkeit der Anwendung zu bestimmen. Wir werden Standards und Leistungsindikatoren vorschlagen. Es geht darum, sie zu messen, ein Ziel zu entwickeln und die richtigen Indikatoren für verschiedene Arten von Problemen zu finden. »

Ein weiteres großes Projekt besteht darin, die „Stärke“ der KI beurteilen zu können, um ihre Anpassungsfähigkeit an Änderungen in den Datentrends zu bestimmen.

Egal wie hart Sie an einer Lösung arbeiten, sie sollte sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Die große Herausforderung, die unterschätzt wird, ist der Einsatz von Evolutionsstrategien. Die Leute denken noch nicht genug darüber nach.

Olivier Blaise, Mitbegründer von Moov AI

Als Beispiel nennt er die Lösung, bei der Moov AI die Verkehrsgesellschaft von Montreal bei der Vorhersage des U-Bahn-Verkehrs begleitet hatUnd Was sich trotz häufiger Änderungen der Daten als zuverlässig erwiesen hat. „Jedes Mal, wenn François Legault neue Gesundheitsmaßnahmen ankündigte, wurde alles auf den Kopf gestellt […]. COVID-19 hat vieles verändert, viele Unternehmen mussten ihre Technologien auf Basis neuer Daten weiterentwickeln. »

Drastische Datenänderungen kämen jedoch häufig aus dem Unternehmen heraus, wie etwa beim Ändern von Datenbanken, und nicht aus dem Kontext, betont er. „Sie müssen sicherstellen, dass Sie über Mechanismen zur Datenstabilität verfügen und dass Sie benachrichtigt werden, wenn sich die Daten zu oft ändern, um veraltete Ergebnisse zu vermeiden.“

Schließlich muss der Standard, wie in Montreal üblich, wo 2017 die Erklärung zur verantwortungsvollen Entwicklung künstlicher Intelligenz lanciert wurde, die Ethik berücksichtigen. „Es geht darum sicherzustellen, dass wir das moralische Risiko minimieren, dass wir keine übermäßigen Vorurteile haben und dass wir bestimmte Gruppen nicht voreingenommen machen“, erklärt Mr. Blaise. Dies sind nicht unbedingt Regeln. Aber ich kann nicht sagen, dass mein Werkzeug gut ist, wenn ich nicht sicher sein kann, dass es keinen Schaden anrichtet. »

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