Dataetik: Når datadrevne, intelligente løsninger skal kunne mere end at effektivisere

Dataetik: Når datadrevne, intelligente løsninger skal kunne mere end at effektivisere

Af Erik David Johnson, Principal AI Specialist - Delegate

 

Inden for de seneste år er der kommet stadig flere innovative måder at gøre god brug af sine data på – ikke mindst vha. machine learning og kunstig intelligens. Udviklingen er en del af en global trend, som sætter den danske model under pres, fordi vi ikke bare kan gøre som USA eller Kina, når vi skal skelne moralsk mellem det vi kan gøre, og det vi bør gøre med data. Dataetik bliver derfor en vigtig del af fremtidens danske IT-løsninger, men hvad betyder dette øgede fokus på dataetik for jer?

 

Det handler om tillid

 

Danmark placerer sig flot når det kommer til både innovation, digitalisering, forskning, osv., men vi klarer os især (også) godt når det kommer til tillid. Tillid mellem borgeren og det offentlige, organisationer og deres medlemmer, og mellem virksomheder og deres kunder.

 

Dataetikken rækker længere end GDPR og anden lovgivning, og sikrer ikke bare, at man bliver på den rigtige side af den nuværende lovgivning, men også at man bevarer sine kunders tillid. Tillid til, at de data der afgives behandles samvittighedsfuldt og med respekt, og tillid til, at dette er til fælles fordel. Mister man først sine kunders tillid, kan der være lang vej til genopbygning af den gode kunderelation. Dataetik er derfor instrumentel for din digitale forretnings kundefundament. Sådan er det allerede i dag, og i fremtiden vil det komme til at betyde mere og mere.

 

Danmark vil være førende på dataetik

 

Den 12. marts, 2018 nedsatte regeringen en ekspertgruppe i dataetik, som skulle komme med anbefalinger, som kunne gøre Danmark i stand til at anvende dataetik som konkurrencefaktor, med Danmark som ledestjerne for både Europa og resten af verden. Jeg blev selv udpeget til at deltage som AI- og dataspecialist, og den 22. november, 2018 var vi klar med 9 anbefalinger til regeringen rettet specifikt mod danske virksomheder.

 

Arbejdet i ekspertgruppen bekræftede mig i, at dataetik ikke er noget simpelt område at bevæge sig ind i og udføre i praksis. Et fokus for de workshops, debatter og diskussioner vi havde i ekspertgruppen, gik da også på, hvordan man kunne hjælpe danske virksomheder til at komme rigtigt i gang med at lave ansvarlige, dataetiske, digitale løsninger.

 

Dette er især afgørende for virksomheder, der arbejder med, eller har et ønske om at arbejde med mere intelligente løsninger. Disse benytter kundernes data som fundamentet for opbygningen af komplekse modeller, som kan finde mønstre, kvalificere store mænger data, arbejde med dansk sprog, og komme med forudsigelser af særlig forretningsmæssig værdi – alle discipliner vi allerede arbejder med i Delegate.

 

Dataetik i praksis

 

I ekspertgruppen var jeg opsat på at tilbyde de folk, der sidder med hænderne nede i koden og udvikler denne type løsning, nogle helt konkrete værktøjer til at gøre sig nogle dataetiske designovervejelser. Det blev til den tredje anbefaling om at have en ”Dynamisk værktøjskasse til dataetik”.

 

Kort sagt skal dem, der koder løsningerne kunne bruge denne værktøjskasse direkte i deres arbejde, så dataetik ikke kun er polerede retningslinjer, der distribueres top-down fra ledelsen. Indhold og format for den dynamiske værktøjskasse vil blive tilrettelagt over den kommende tid, men jeg kan allerede nu udpege to områder som vi bruger og forholder os til i Delegate: Gennemsigtighed og Bias.

 

Når man laver intelligente løsninger, som dem nævnt her, opbygger og træner man typisk en model på data. Ikke alle modeller er født lige i forhold til, hvor gode de er til at forklare, hvordan de er kommet frem til deres resultater – dvs. hvor gennemsigtige de er. I praksis bør dataetiske overvejelser omkring gennemsigtighed indgå som delkriterie for valg af teknologi.

 

Bias eller ”partiskhed” beskriver så den situation, hvor udviklernes egne antagelser, fordomme og verdenssyn kryber ind i modellen, som derfra kan komme med uetiske resultater. Det kunne for eksempel være en AI-model, der fortrinsvis anbefaler at ansætte mænd i en intelligent HR-løsning, eller en robot der vurderer ansøgninger om lån, som udvikler en racemæssig præference. Her kan de, der arbejder med datafundamentet med fordel uddannes i de værste faldgruber ift. bias.

 

Dataetik er forbrænder for lovgivningen

 

Selv hvis man ikke ser nogen værdi i at være en dataetisk ledestjerne blandt sine konkurrenter, og man foretrækker at orientere sig mere imod den gældende lovgivning – ja, så kan der alligevel være god grund til at begynde at tænke dataetik ind.

 

Til alle tider har de etiske diskussioner nemlig været forbrænder for lovgivningen. Hvis vi ser tilbage i historien har lovgivning omkring slaveri, kvinders stemmeret, ligestilling og mange andre været debatteret inden for rammerne af etikken, inden det til sidst udmøntede sig i den lovgivning, der kendetegner vores moderne samfund i dag.

 

Det samme vil komme til at gælde for dataetik. Vores brug af data og de intelligente løsninger der faciliterer den, er i så rivende udvikling, at lovgivningen har svært ved at følge med. Vi kan regne med at der i fremtiden, hvis ikke fra dansk side så fra EU, vil komme lovgivning, der vil ændre på, hvordan vi arbejder med data. Derfor er et fokus på dataetiske løsninger også en strategi til fremtidssikring af ens nuværende forretnings- og datagrundlag.

 

Er jeres intelligente løsning fremtidssikret?

 

Vi er så heldige at have én af Danmarks førende eksperter i dataetik med på holdet. Kontakt os, hvis du vil have sparring omkring, hvordan I skaber intelligente løsninger, der ikke kun effektiviserer, men også er etisk ansvarlige.