Przewodnik dla marketerów dotyczący ograniczania ryzyka AI w 2023 r

W ciągu ostatnich kilku miesięcy ChatGPT szturmem podbił świat cyfrowy, gromadząc około 57 milionów aktywnych użytkowników w ciągu zaledwie jednego miesiąca od uruchomienia do użytku publicznego w grudniu 2022 r. (CBS). Można śmiało powiedzieć, że technologie sztucznej inteligencji już tu zostaną. Od analizy danych i obsługi klienta po tłumaczenia i wykrywanie oszustw, liderzy biznesowi z różnych branż i funkcji są zaintrygowani perspektywą wdrożenia narzędzi AI w celu uzyskania obiecujących wyników, które reklamowano w zakresie poprawy wydajności procesów, podejmowania decyzji, zarządzania talentami i marketingu przez wcześni naśladowcy.

Chociaż istnieje wiele zalet generatywnej sztucznej inteligencji, obawy dotyczące stronniczości i dokładności wbudowanej w tę technologię są wystarczająco udowodnione – na przykład słabo wyszkolona sztuczna inteligencja stworzyła ten strzał w głowę „białego Obamy”. Z tego powodu dyrektorzy wszystkich szczebli muszą biegle posługiwać się technologią i ustalać bariery, aby zapewnić jej działanie w sposób odpowiadający wygodzie i wymaganiom każdej firmy. Umożliwi to firmom wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do realizacji ich celów biznesowych, przy jednoczesnej ochronie zaufania opinii publicznej firmy w czasach, gdy opinie na temat technologii sztucznej inteligencji są nadal mieszane.

Poruszanie się po złożoności sztucznej inteligencji w marketingu

Chociaż istnieje wiele zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji, marketing jest prawdopodobnie jednym z obszarów, który poczynił największe postępy, a jednocześnie jest podatny na największe ryzyko.

Z drugiej strony, generatywna sztuczna inteligencja może być niezwykle przydatna dla marketerów, którzy w dużym stopniu polegają na kierowaniu reklam do określonych odbiorców w celu optymalizacji skuteczności kampanii. Generatywne modele sztucznej inteligencji mogą generować spersonalizowane treści i kierować reklamy do poszczególnych osób na podstawie danych demograficznych, zainteresowań i zachowań. Jednak marketerzy muszą zachować ostrożność, ponieważ stronnicze modele mogą utrwalać dyskryminujące targetowanie lub wzmacniać stereotypy, co skutkuje wykluczeniem niektórych grup lub niesprawiedliwym traktowaniem. Zapewnienie uczciwości i dokładności w kierowaniu ma kluczowe znaczenie dla ochrony skutecznych i etycznych praktyk marketingowych.

Innym obszarem, w którym generatywna sztuczna inteligencja może być pomocna w marketingu, jest doświadczenie i zaangażowanie klientów. Generative AI tworzy spersonalizowane treści, chatboty i wirtualnych asystentów, aby poprawić doświadczenia klientów i robi to lepiej i szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. Jeśli jednak te systemy sztucznej inteligencji generują wirtualnych agentów opartych na stereotypach rasowych lub stronniczych i niedokładnych odpowiedzi, może to negatywnie wpłynąć na zadowolenie i zaangażowanie użytkowników. Klienci mogą czuć się niezrozumiani, źle przedstawiani lub dyskryminowani, co skutkuje mniejszą liczbą transakcji i mniejszą lojalnością wobec marki. Zapewnienie dokładnych i bezstronnych interakcji generowanych przez sztuczną inteligencję ma zatem kluczowe znaczenie dla wspierania pozytywnych doświadczeń klientów.

Pojawia się również kwestia zgodności z przepisami i względami prawnymi, ponieważ generatywna sztuczna inteligencja może podlegać istniejącym przepisom dotyczącym reklamy i ochrony konsumentów. Otoczenie prawne wokół technologii sztucznej inteligencji wciąż się kształtuje. Narzędzia, które wykazują uprzedzenia i nieścisłości, stwarzają prawdopodobieństwo narażenia na kary prawne i finansowe, a także znaczne szkody dla reputacji.

Kierownictwo marketingu wkłada nieustający wysiłek w tworzenie i utrzymywanie pozytywnego wizerunku marki oraz zdobywanie zaufania klientów, co nie jest łatwym zadaniem i wymaga znacznych nakładów czasu i inwestycji. Dlatego wkraczając w sferę generatywnej sztucznej inteligencji, ważne jest, aby zrozumieli zarówno zalety, jak i pułapki tej technologii oraz nauczyli się, jak odpowiedzialnie nią władać. Pełna świadomość korzyści i zagrożeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją umożliwi im podejmowanie świadomych decyzji i ochronę integralności ich marki.

Jakie są rozwiązania?

Co zatem jest na horyzoncie, aby pomóc marketerom i innym użytkownikom biznesowym uzyskać korzyści i zmniejszyć ryzyko generatywnej sztucznej inteligencji? Analitycy danych zaangażowani w generatywną sztuczną inteligencję na wszystkich poziomach ciężko pracują nad ulepszeniem rodzajów danych, z których szkolone są klasyfikatory i filtry wbudowane w narzędzia. Ta praca i następujące metody oferują obiecujące rozwiązania zwiększające wpływ i zmniejszające ryzyko technologii generatywnej sztucznej inteligencji.

1. Wybór i różnorodność zestawów danych: wybór bardziej zróżnicowanych i reprezentatywnych zestawów danych szkoleniowych może pomóc w zmniejszeniu błędów. Trwają starania, aby uwzględnić szerszy zakres perspektyw i zapewnić wyważone dane. Naukowcy opracowują techniki identyfikowania i łagodzenia błędów w danych treningowych.
2. Udoskonalenia algorytmiczne: Naukowcy badają algorytmy dostrajania, uczenia transferowego i treningu kontradyktoryjnego, aby złagodzić błędy i zwiększyć dokładność. Ciągłe postępy algorytmiczne i architektury modeli mogą przyczynić się do powstania dokładniejszych i sprawiedliwszych generatywnych systemów sztucznej inteligencji.
3. Weryfikacja postgeneracyjna i sprawdzanie faktów: Opracowywane są techniki oceny dokładności generatywnych danych wyjściowych AI. Integracja zewnętrznych źródeł wiedzy, wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego i współpraca z ekspertami dziedzinowymi może pomóc zweryfikować merytoryczną poprawność generowanych treści w celu zidentyfikowania i skorygowania nieścisłości.
4. Interpretowalność i możliwość wyjaśnienia: Sprawienie, by generatywne modele sztucznej inteligencji były bardziej zrozumiałe i możliwe do wyjaśnienia, może pomóc w identyfikowaniu i usuwaniu błędów i nieścisłości. Zrozumienie wewnętrznego działania tych modeli pomaga interesariuszom wykrywać i rozwiązywać problemy związane z uprzedzeniami.
5. Wytyczne i przepisy etyczne: Uznając potrzebę wytycznych i przepisów etycznych, rządy, organizacje i organy branżowe pracują nad ramami i politykami promującymi odpowiedzialne praktyki AI. Środki te zachęcają do przyjmowania etycznych praktyk i pociągają programistów do odpowiedzialności za uprzedzenia i nieścisłości.

Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja wciąż ewoluuje, użytkownicy biznesowi – w szczególności marketerzy – muszą zrozumieć możliwości swojej technologii i starannie określić, czy potencjalne narzędzie zostało przeszkolone na akceptowalnym zakresie zestawów danych. Ciągły nadzór i współpraca z ekspertami dziedzinowymi w dziedzinie etyki, różnorodności i językoznawstwa pomoże zwiększyć świadomość potencjalnych problemów, którym należy zaradzić już na etapie adopcji lub szerszego użytkowania.

Wniosek

Pewnego dnia nadejdzie czas, gdy technologia generatywnej sztucznej inteligencji będzie tak samo rozpowszechniona w życiu codziennym jak wyszukiwarki i telefony komórkowe. Chociaż technologia jest bardzo obiecująca i jeszcze nie wykorzystaliśmy jej pełnego potencjału, wciąż jest w powijakach, z niedoskonałościami i rosnącymi bólami, które wymagają wygładzenia.

Poprzez selekcjonowanie różnorodnych zestawów danych, udoskonalanie algorytmów, weryfikowanie wyników, promowanie interpretowalności i wdrażanie odpowiedzialnych praktyk, można zminimalizować potencjał stronniczości i niedokładności w generatywnej sztucznej inteligencji. Należy jednak zdać sobie sprawę, że wyzwanie to jest złożone i ciągłe, wymagające ciągłych wysiłków ze strony badaczy, programistów, decydentów i interesariuszy z wielu dyscyplin. Przejrzyste i rozliczalne praktyki są niezbędne do zapewnienia odpowiedzialnego rozwoju i wdrażania generatywnych systemów sztucznej inteligencji, które są uczciwe, dokładne i sprzyjają włączeniu społecznemu.