De impact van MLOps: ethische verantwoordelijkheid en betrouwbare besluitvorming met AI

Steeds vaker vertrouwen organisaties op kunstmatige intelligentie (AI) om complexe taken uit te voeren en datagedreven beslissingen te nemen. Echter, zonder de juiste maatregelen om AI-modellen te beheren en de juiste verantwoording af te leggen, ontstaan er mogelijk ethische en juridische valkuilen. In deze blog duiken we dieper in de wereld van MLOps en focussen we op twee cruciale principes: transparantie en traceerbaarheid. Waarom zijn deze principes zo belangrijk en wat kan er gebeuren als je ze negeert?

Transparantie

Wanneer we spreken over transparantie in AI-modellen, zijn er twee belangrijke componenten: het technische en het beleidsmatige aspect.


Het technische aspect richt zich op het vermijden van vooroordelen in uitspraken. De toeslagenaffaire is een schoolvoorbeeld van wat er kan gebeuren als een AI-model discriminerende beslissingen neemt, zo blijkt ook uit dit artikel van UvA. Je wilt er natuurlijk vanuit kunnen gaan dat je AI-model eerlijke resultaten produceert die niet worden vertekend door onevenwichtige invoerdata. Het vereist het gebruik van specifieke tools en meetmethoden om bias te detecteren en te voorkomen.

Naast het technische aspect van transparantie, is er ook een belangrijke beleidsmatige kant. Zo stelt de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) bijvoorbeeld dat privacygevoelige gegevens te allen tijde beschermd moeten blijven. Dit heeft directe implicaties voor AI-modellen, zeker in sectoren waar met persoonlijke gegevens wordt gewerkt, zoals de verzekerings- en pensioenbranche. Vóór je een AI-model in productie neemt, moet je zorgvuldig nadenken over het anonimiseren van trainingsdata en over wie je toegang geeft tot deze gegevens. Is het noodzakelijk dat iedereen toegang heeft, of moet deze beperkt blijven tot een beperkt aantal personen? Uiteindelijk is het belangrijk dat je kunt uitleggen hoe je AI-modellen zijn getraind, waar de gegevens vandaan komen en hoe je deze gebruikt om beslissingen te nemen. Kun je dat niet, dan loop je het risico het vertrouwen van klanten te verliezen, juridische problemen te ondervinden en moeilijkheden te ondervinden bij het identificeren en corrigeren van mogelijke vooroordelen in je besluitvorming.

Traceerbaarheid

In de verzekerings- en pensioenwereld is het daarnaast van groot belang dat beslissingen die AI-modellen nemen, traceerbaar of uitlegbaar zijn. Beslissingen hebben mogelijk grote gevolgen voor de toekomst van je klanten. Daarom moet je kunnen uitleggen waarom een bepaalde beslissing is genomen en wil je kunnen terugkijken in een model om te achterhalen wat de gronden zijn waarop beslissingen zijn gebaseerd. Klanten die een verzekeringspolis willen afsluiten of een claim indienen, willen begrijpen waarom een bepaalde claim of polis is afgewezen of waarom ze een specifieke premie betalen. Kun je dat niet uitleggen, dan gaat dat ten koste van het vertrouwen dat klanten in je hebben. 

 

Meer over MLOps voor verzekeraars en pensioenfondsen

Transparantie en traceerbaarheid ook belangrijk voor eigen team

Het vermogen om beslissingen te traceren is ook belangrijk voor het waarborgen van de kwaliteit van het model. Als er een fout in het model zit, is het essentieel dat ontwikkelaars de oorzaak en locatie van de fout weten te identificeren om vervolgens gerichte verbeteringen door te voeren. Bovendien kan een gebrek aan transparantie en traceerbaarheid binnen het team leiden tot onbegrip en wantrouwen, vooral wanneer het model een "black-box" is voor een engineer die het moet implementeren of voor een functionaris die het moet uitleggen.

 

Ethische verantwoordelijkheid en het minimaliseren van risico's

Transparantie en traceerbaarheid in AI-modellen gaat dus om meer dan alleen voldoen aan wet- en regelgeving. Het draait ook om ethische verantwoordelijkheid en het minimaliseren van risico's. Bij het ontwikkelen en implementeren van AI-modellen moet je je voortdurend afvragen wat de impact kan zijn op individuen. Verkeerde beslissingen kunnen enorme impact hebben op mensenlevens en daarom moet je – zeker als verzekeraar of pensioenfonds – buitengewoon zorgvuldig zijn in dit proces.

Meer weten?

Benieuwd hoe jouw organisatie meer uit AI-modellen kan halen dankzij MLOps? Neem contact met ons op. We helpen je graag in kaart te brengen hoe MLOps jouw organisatie kan transformeren.

Neem contact op