Мінцифра разом з експертами розробила рекомендації з відповідальної розробки технологічних систем зі штучним інтелектом. Поради допоможуть компаніям і стартапам упроваджувати ШІ у свої продукти та сервіси без порушення прав людини, авторського права й приватної власності.
«На світовому ринку зростає запит на відповідальний ШІ. Користувачі інноваційних продуктів очікують від компаній проривних AI-рішень, які водночас будуть безпечними для них. Ці рекомендації — практичний гайд для українських розробників, як зберегти градус інноваційності в продуктах та водночас дизайнити рішення, дотримуючись прав людини», — зазначив Олександр Борняков, заступник Міністра цифрової трансформації з питань розвитку IT.
Поради розроблені на основі найкращих світових стандартів, зокрема методології HUDERIA від Ради Європи, яка допомагає оцінювати вплив AI-систем на права людини.
Рекомендації в документі можна застосувати для розробки технологічних рішень у різних сферах — фінанси, медицина, освіта, працевлаштування, маркетинг тощо.
Що саме ви дізнаєтеся
У документі є практичні підказки, як компаніям обрати велику мовну модель та адаптувати її під себе через навчання й тонке налаштування. Зокрема, рекомендується звертати увагу не лише на кількість параметрів чи популярність моделі, а й на якість тренувальних даних, прозорість, можливість адаптації та репутацію вендора.
У рекомендаціях пояснюється, на яких даних потрібно тренувати модель. А також як їх обробити перед тренуванням, щоб модель працювала без галюцинацій, дискримінації та упереджень.
Крім того, експерти зібрали перелік ключових прав людини та приклади порушень цих прав у ШІ-продуктах. Вони охоплюють кейси в медицині, працевлаштуванні, освіті, фінансах тощо. Ці приклади допоможуть компаніям уникнути поширених помилок при розробці продуктів.
В окремому блоці є поради, як уникнути порушення авторського права і права власності, особливо під час використання генеративного ШІ.
У додатку наведено понад 30 інструментів для розробки рішень із ШІ, виявлення помилок у коді, аудиту упередженості та справедливості в системах тощо.
Ключові поради:
- Для тренування моделі використовуйте лише ті набори даних, на які маєте законні права, а також перевіряйте, чи є дані збалансованими, повними, знеособленими та нормалізованими.
- Залучайте користувачів до створення та вдосконалення продукту. Використовуйте ітераційний підхід, у якому ви регулярно тестуєте модель, отримуєте зворотний зв’язок й адаптуєте продукт. Це дає змогу зробити систему справедливішою, кориснішою та точнішою — особливо в чутливих сферах.
- Забезпечте фаховий людський нагляд, особливо в ухваленні рішень про доступ до послуг, надання кредитів, роботи або освіти, а також у медичній сфері.
- Враховуйте авторське право. Завжди перевіряйте умови використання моделей і сервісів, а також чи не містить згенерований контент чужих авторських матеріалів.
- Проєктуйте приватність за замовчуванням і дизайном: мінімізуйте збирання даних, забезпечте шифрування, контроль доступу, логування, право на видалення даних. Користувач має контролювати свою інформацію.
Знайомтеся з повним переліком рекомендацій за посиланням.
Рекомендації розробила Мінцифра разом з Експертно-консультаційним комітетом з розвитку ШІ при Мінцифрі, Асоціацією IT Ukraine, Асоціацією правників України, ЦЕДЕМ, кафедрою інтелектуальної власності та інформаційного права Навчально-наукового інституту права Київського національного університету імені Тараса Шевченка та Науково-дослідним інститутом інтелектуальної власності Національної академії правових наук України.
Документ розроблено за сприяння проєкту «Цифровізація для зростання, доброчесності та прозорості» (UK DIGIT), що виконується Фондом Євразія і фінансується UK Dev.
За матеріалами Мінцифри
