วงจรชีวิต AI (OECD): แนวทางพัฒนา AI สำหรับองค์กร

วงจรชีวิตของ AI (AI Lifecycle) ตามมาตรฐาน OECD: แนวทางสำหรับองค์กรในการพัฒนา AI อย่างมีประสิทธิภาพและรับผิดชอบ

ในยุคที่เทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence) กำลังเปลี่ยนแปลงโลกธุรกิจและอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว การเข้าใจวงจรชีวิตของ AI อย่างถ่องแท้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดและมีความรับผิดชอบ บทความนี้จะนำเสนอวงจรชีวิตของ AI ตามมาตรฐานของ OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) ที่ประกอบด้วย 7 ขั้นตอนสำคัญตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงการปลดระวาง

วงจรชีวิตของ AI คืออะไร?

วงจรชีวิตของ AI (AI Lifecycle) หมายถึงกระบวนการสร้าง ดำเนินการ และปลดระวางโซลูชัน AI ตั้งแต่ต้นจนจบ โดยองค์การเพื่อความร่วมมือทางเศรษฐกิจและการพัฒนา (OECD) ได้กำหนดกรอบแนวคิดที่เป็นมาตรฐานสากล ประกอบด้วย 7 ขั้นตอนหลักที่มีความเชื่อมโยงกัน

วงจรชีวิตของ AI มีความคล้ายคลึงกับวงจรการพัฒนาระบบ (SDLC) แต่มีลักษณะเฉพาะที่เน้นการบริหารความเสี่ยงในแต่ละขั้นตอน ตามมาตรฐาน NIST AI 100-1 การวัดความเสี่ยงในช่วงต้นของวงจรชีวิต AI อาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างจากการวัดในช่วงหลัง เนื่องจากบางความเสี่ยงอาจซ่อนอยู่และอาจเพิ่มขึ้นเมื่อระบบ AI มีการปรับตัวและพัฒนาต่อไป

7 ขั้นตอนของวงจรชีวิต AI ตามมาตรฐาน OECD

1. การวางแผนและออกแบบ (Plan and Design)

ขั้นตอนแรกในวงจรชีวิตของ AI คือการวางแผนและออกแบบโซลูชัน ซึ่งรวมถึงการกำหนดแนวคิด วัตถุประสงค์ ข้อสมมติพื้นฐาน บริบทและความต้องการ และอาจรวมถึงการสร้างต้นแบบ (Prototype) ในช่วงนี้ องค์กรควรกำหนดเป้าหมายและตัวชี้วัดความสำเร็จที่ชัดเจน เพื่อเป็นแนวทางในกระบวนการพัฒนาและให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้

การไม่พิจารณาความเสี่ยงอย่างเหมาะสมในขั้นตอนการวางแผนและออกแบบ อาจทำให้องค์กรมีความเสี่ยงที่จะประสบความล้มเหลว หรือเผชิญกับความเสี่ยงที่ไม่จำเป็นเนื่องจากขาดการปรับให้เข้ากับหลักจริยธรรม การนำเอาอคติเข้ามา หรือขาดความรับผิดชอบ

ปัญหาที่ระบุและโซลูชัน AI ที่เสนอควรได้รับการบันทึกในกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่จัดทำโดยผู้มีส่วนได้เสียที่เกี่ยวข้อง การมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้เสียตั้งแต่เริ่มต้นสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความต้องการและข้อจำกัดของระบบ

การประเมินความเสี่ยงเบื้องต้นของปัญหาที่ระบุสำหรับกรณีการใช้งานที่เสนอ รวมถึงข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและผลกระทบต่อสังคม ควรดำเนินการอย่างละเอียด นี่รวมถึงการระบุอคติที่อาจมีอยู่ในข้อมูลหรืออัลกอริทึมและการพัฒนากลยุทธ์เพื่อบรรเทาผลกระทบ ขั้นตอนการออกแบบนี้ยังเป็นโอกาสในการสร้างกรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง โดยรับประกันว่าข้อมูลถูกเก็บรวบรวม จัดเก็บ และใช้ในลักษณะที่เคารพความเป็นส่วนตัวและปฏิบัติตามข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง

การสร้างต้นแบบเป็นองค์ประกอบสำคัญของขั้นตอนการวางแผนและออกแบบ ช่วยให้ทีมงานตรวจสอบแนวคิดและข้อสมมติผ่านการทดสอบและข้อเสนอแนะแบบวนซ้ำ โดยการสร้างต้นแบบที่ใช้งานได้ นักพัฒนา AI สามารถสำรวจแนวทางที่แตกต่างกัน ระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ และปรับปรุงการออกแบบก่อนการนำไปใช้งานเต็มรูปแบบ กระบวนการวนซ้ำนี้ช่วยลดความเสี่ยงโดยรวมของโครงการและทำให้มั่นใจว่าโซลูชัน AI สุดท้ายมีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ระบุ

2. การเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูล (Collect and Process Data)

การเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในวงจรชีวิต AI เนื่องจากคุณภาพของข้อมูลส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของโซลูชัน AI หากไม่พิจารณาความเสี่ยงอย่างเหมาะสมในขั้นตอนการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูล องค์กรอาจเสี่ยงต่อผลลัพธ์ของโซลูชัน AI ที่ไม่ดีในแง่ของความถูกต้อง ความลำเอียง และมุมมองด้านความเป็นส่วนตัว/การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ขั้นตอนนี้เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ซึ่งอาจรวมถึงชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง ข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง ภาพ หรือข้อมูลเซ็นเซอร์ ระหว่างการเก็บรวบรวมข้อมูล ควรได้รับความยินยอมสำหรับข้อมูลทั้งหมดที่เก็บรวบรวมที่ใช้ในการสร้างโซลูชัน AI ใหม่ หากไม่มีความยินยอมและการเปิดเผยการใช้งานโซลูชัน AI อย่างเหมาะสม องค์กรที่นำโซลูชัน AI มาใช้อาจละเมิดกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวหลายฉบับและเพิ่มความเสี่ยงด้านการฟ้องร้องที่ไม่จำเป็น

จากนั้นต้องทำความสะอาดข้อมูลที่รวบรวมได้ โดยกำจัดความไม่สอดคล้อง การทำซ้ำ หรือข้อผิดพลาดใดๆ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้องและเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ การทำการตรวจสอบความครบถ้วนและคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญเพื่อตรวจสอบว่าชุดข้อมูลครอบคลุมขอบเขตที่จำเป็นและตรงตามข้อกำหนดเพื่อให้บรรลุกรณีการใช้งานทางธุรกิจที่กำหนดไว้ ซึ่งรวมถึงการประเมินชุดข้อมูลสำหรับข้อมูลที่หายไป ความผิดปกติ และค่าผิดปกติที่อาจบิดเบือนผลลัพธ์ การตรวจสอบคุณภาพบางรูปแบบควรรวมถึงการประเมินความเกี่ยวข้องและความทันต่อเวลาของข้อมูล โดยรับประกันว่าเป็นข้อมูลที่ทันสมัยและตรงกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของโซลูชัน AI

การบันทึกลักษณะของชุดข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้มีความโปร่งใสและความรับผิดชอบ เอกสารนี้ควรรวมข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีการสร้างชุดข้อมูล เช่น วิธีการและเครื่องมือที่ใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูล แหล่งที่มาของข้อมูล และขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าที่ดำเนินการ นอกจากนี้ควรอธิบายองค์ประกอบของชุดข้อมูล รวมถึงประเภทของข้อมูล จำนวนระเบียน และการกระจายของตัวแปรสำคัญ

การใช้งานที่ตั้งใจของชุดข้อมูลควรได้รับการระบุอย่างชัดเจน โดยระบุแอปพลิเคชัน AI หรือกรณีการใช้งานที่รองรับ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลเหมาะสมตามวัตถุประสงค์และสอดคล้องกับเป้าหมายของโครงการ AI นอกจากนี้ การบันทึกวิธีการบำรุงรักษาชุดข้อมูลตลอดเวลาเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงและการอัปเดต รวมถึงเพื่อจุดประสงค์ในการตรวจสอบ เอกสารควรรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับการควบคุมเวอร์ชัน นโยบายการเก็บรักษาข้อมูล และการแก้ไขใดๆ ที่ทำกับชุดข้อมูล

โดยการจัดการกับการเก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูลอย่างละเอียด นักพัฒนา AI สามารถสร้างข้อมูลนำเข้าที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างโมเดล AI ที่น่าเชื่อถือ ข้อมูลที่มีการจัดการอย่างเหมาะสมจะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ AI โดยรวมและเพิ่มความสามารถในการให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีความหมาย

3. การสร้างและปรับแต่งโมเดล (Build and/or Adapt Models)

การสร้างและการตีความโมเดลเกี่ยวข้องกับการสร้างหรือการเลือกโมเดลหรืออัลกอริทึม การปรับเทียบและ/หรือการฝึกฝน และการตีความผลลัพธ์ ขั้นตอนนี้มีความสำคัญเนื่องจากเป็นการแปลงข้อมูลที่รวบรวมให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ หากไม่จัดการความเสี่ยงอย่างเหมาะสมในขั้นตอนนี้ องค์กรอาจเสี่ยงที่จะขาดความสามารถในการอธิบายและความแข็งแกร่งของโซลูชัน AI

ขั้นตอนแรกในกระบวนการนี้คือการกำหนดโมเดลหรืออัลกอริทึมที่เหมาะสมซึ่งเหมาะกับวัตถุประสงค์ของโครงการ AI การเลือกนี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะของข้อมูล ความซับซ้อนของปัญหา และผลลัพธ์ที่ต้องการ เมื่อเลือกโมเดลแล้ว โมเดลจะผ่านการปรับเทียบและการฝึกอบรม การปรับเทียบเกี่ยวข้องกับการปรับพารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ ขั้นตอนนี้เป็นการทำซ้ำ ต้องการการทดสอบและการปรับแต่งหลายรอบเพื่อให้มั่นใจว่าการทำนายของโมเดลมีความแม่นยำมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ การฝึกอบรมโมเดลเกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลในปริมาณมากเพื่อให้สามารถเรียนรู้จากรูปแบบและทำการทำนายหรือตัดสินใจที่มีข้อมูลได้

ความสามารถในการอธิบายของโมเดลเป็นแง่มุมสำคัญที่เกี่ยวข้องกับการเข้าใจวิธีที่โมเดลได้รับการทำนายหรือการตัดสินใจ ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมของโมเดล การระบุตัวแปรสำคัญที่มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ และทำให้มั่นใจว่าโมเดลทำงานอย่างสอดคล้องและมีจริยธรรม การตีความนี้ช่วยไม่เพียงแต่ในการปรับปรุงโมเดลเท่านั้น แต่ยังสร้างความเชื่อมั่นกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่สำคัญซึ่งจะพึ่งพาผลลัพธ์ของโซลูชัน AI

นอกจากการสร้างและการตีความโมเดลแล้ว ควรออกแบบระบบเพื่อบันทึกเหตุการณ์สำคัญโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่ามีบันทึกที่ครอบคลุมของการกระทำและการตัดสินใจทั้งหมดที่ทำโดย AI การบันทึกเหตุการณ์อัตโนมัติช่วยอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบและการตรวจสอบ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตามประสิทธิภาพของ AI และระบุความผิดปกติหรือปัญหาใดๆ ได้อย่างรวดเร็วเพื่อให้การกำกับดูแล HITL (Human in the Loop) เพิ่มเติม

การออกแบบระบบด้วยการกำกับดูแล HITL เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้บรรลุระดับความแม่นยำ ความแข็งแกร่ง และความปลอดภัยโดยรวมที่เหมาะสม การกำกับดูแลของมนุษย์เกี่ยวข้องกับการบูรณาการการตัดสินและการแทรกแซงของมนุษย์ที่จุดวิกฤตในกระบวนการ AI เพื่อตรวจสอบและยืนยันการตัดสินใจของโมเดล วิธีการนี้รวมจุดแข็งของความเชี่ยวชาญของมนุษย์และประสิทธิภาพของ AI ทำให้มั่นใจว่าโซลูชัน AI ทำงานได้อย่างเชื่อถือได้และมีจริยธรรม

โดยการสร้าง ปรับเทียบ และตีความโมเดลอย่างละเอียด พร้อมกับการรวมการบันทึกเหตุการณ์อัตโนมัติและการกำกับดูแลของมนุษย์ นักพัฒนา AI สามารถสร้างระบบที่ไม่เพียงแต่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ แต่ยังน่าเชื่อถือและปลอดภัย แนวปฏิบัติเหล่านี้มีส่วนช่วยในการพัฒนาโซลูชัน AI ที่แข็งแกร่ง เชื่อถือได้ และสอดคล้องกับมาตรฐานจริยธรรม ซึ่งในที่สุดจะนำไปสู่การปรับใช้ AI ที่ประสบความสำเร็จและมีผลกระทบ

4. การทดสอบ ประเมิน ตรวจสอบ และตรวจสอบความถูกต้อง (Test, Evaluate, Verify, and Validate)

การตรวจสอบและการตรวจสอบความถูกต้องเกี่ยวข้องกับการดำเนินการและการปรับแต่งโมเดล พร้อมกับการทดสอบเพื่อประเมินประสิทธิภาพในมิติและข้อพิจารณาต่างๆ กระบวนการนี้ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลไม่เพียงตรงตามข้อกำหนดที่ระบุไว้ แต่ยังทำงานได้อย่างเหมาะสมภายใต้สภาวะที่แตกต่างกัน การตรวจสอบตรวจสอบว่าโมเดลถูกสร้างขึ้นอย่างถูกต้องตามข้อกำหนดการออกแบบ ในขณะที่การตรวจสอบความถูกต้องช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลตรงตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้และให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้

การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้องของโซลูชัน AI ควรปฏิบัติตามกระบวนการจัดการการเปลี่ยนแปลงขององค์กรและรวมถึงการทดสอบที่แข็งแกร่งเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของโซลูชัน AI เทียบกับการสร้างเหตุผลทางธุรกิจเดิม การทดสอบโมเดลสามารถรวมถึงประเภทของเทคนิคที่หลากหลาย เช่น:

การทดสอบโมเดล - การดำเนินการทดสอบที่เข้มงวดเพื่อวัดว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดเมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งมักรวมถึงการตรวจสอบความถูกต้องของแนวคิดต่างๆ เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และเมตริกประสิทธิภาพอื่นๆ
การทดสอบความเครียด - การประเมินความแข็งแกร่งของโมเดลโดยการทดสอบกับเงื่อนไขขั้นสุดหรือกรณีเฉพาะเพื่อให้มั่นใจว่าสามารถจัดการกับสถานการณ์และข้อมูลนำเข้าที่ไม่คาดคิดได้
การวิเคราะห์เปรียบเทียบ - การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลกับโมเดลหรือข้อมูลพื้นฐานที่มีอยู่เพื่อกำหนดโอกาสในการปรับปรุงที่เกี่ยวข้อง
การตรวจสอบอคติและความเป็นธรรม - การตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลไม่แสดงอคติที่ไม่เป็นธรรมหรือการเลือกปฏิบัติต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่งเป็นการเฉพาะและทำงานด้วยความเท่าเทียมกันในประชากรผู้ใช้ที่แตกต่างกัน
การวิเคราะห์สถานการณ์ - การทดสอบโมเดลในสถานการณ์สมมติเพื่อทำนายพฤติกรรมและประสิทธิผลในการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

บทเรียนที่ได้รับจากการทดสอบควรนำมาใช้สำหรับการแก้ไขหรือการปรับปรุงก่อนการนำไปใช้ในการผลิต เมื่อมีการระบุความเสี่ยง ควรบูรณาการแผนบรรเทาความเสี่ยงเข้ากับทะเบียนความเสี่ยงโครงการที่ใหญ่กว่า โซลูชันที่ผ่านการตรวจสอบควรได้รับอนุญาตให้เคลื่อนย้ายไปยังสถานะการผลิตตามกระบวนการจัดการการเปลี่ยนแปลงขององค์กร

การทำการทดสอบอย่างละเอียดเพื่อประเมินและตรวจสอบโซลูชัน AI สามารถช่วยลดความเสี่ยงของโซลูชัน AI ที่ไม่น่าเชื่อถือหรือผิดจริยธรรมที่ถูกนำไปใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทดสอบและความพยายามในการตรวจสอบความถูกต้องควรให้ความมั่นใจอย่างสมเหตุสมผลแก่องค์กรที่นำ AI มาใช้ในเรื่องความถูกต้องของผลลัพธ์และการปฏิบัติตามความต้องการด้านความเสี่ยงขององค์กร

5. การนำไปใช้งาน/ปรับใช้ (Make Available for Use/Deploy)

การปรับใช้ในการผลิตจริงเกี่ยวข้องกับการทดลองนำร่อง การตรวจสอบความเข้ากันได้กับระบบเดิม การรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การจัดการการเปลี่ยนแปลงองค์กร และการประเมินประสบการณ์ของผู้ใช้ การดำเนินการในขั้นตอนนี้ช่วยให้มั่นใจว่าโซลูชัน AI ได้รับการดำเนินการตามแผนที่วางไว้

การนำร่องเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการปรับใช้ ช่วยให้สามารถทดสอบโซลูชัน AI ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมก่อนที่จะดำเนินการใช้งานเต็มรูปแบบ กิจกรรมที่ดำเนินการในขั้นตอนนี้ช่วยระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้น ประเมินประสิทธิภาพของโซลูชัน และรวบรวมข้อเสนอแนะจากผู้ใช้ ผลลัพธ์ที่น่าพอใจทำหน้าที่เป็นการพิสูจน์แนวคิด แสดงให้เห็นว่าโซลูชันตรงตามความต้องการที่ต้องการและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้สภาวะในโลกแห่งความเป็นจริง

ความเข้ากันได้กับระบบที่มีอยู่เป็นอีกหนึ่งแง่มุมสำคัญที่ต้องพิจารณา โซลูชัน AI มักต้องการบูรณาการกับโครงสร้างพื้นฐานและซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ภายในองค์กร การรับประกันความสามารถในการทำงานร่วมกันกับระบบที่มีอยู่ช่วยหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักและเพิ่มความน่าเชื่อถือโดยรวมของโซลูชัน สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการปรับแต่งทางเทคนิค การบูรณาการที่กำหนดเอง หรือแม้แต่การอัปเดตระบบที่มีอยู่เพื่อให้มั่นใจว่ามีการบูรณาการที่ประสบความสำเร็จ

ข้อพิจารณาด้านความเข้ากันได้และการบูรณาการควรขยายไปถึงบุคคลที่สามและผู้ปรับใช้ระบบรายอื่นของโซลูชัน AI การให้คำแนะนำและคำแนะนำที่ชัดเจนแก่ผู้ที่รับผิดชอบในการปรับใช้ช่วยให้มั่นใจว่าโซลูชัน AI ได้รับการดำเนินการอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ คำแนะนำเหล่านี้ควรครอบคลุมทุกแง่มุมของการปรับใช้ รวมถึงการติดตั้ง การกำหนดค่า การแก้ไขปัญหา และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง

เอกสารทางเทคนิคโดยละเอียดสามารถช่วยไม่เพียงแค่กับการออกคำแนะนำให้กับบุคคลที่สามและผู้ปรับใช้ระบบรายอื่น แต่ยังช่วยในการแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เอกสารนี้ควรได้รับการสร้างตลอดกระบวนการพัฒนาและเก็บรักษา/รักษาตลอดวงจรชีวิตของโซลูชัน AI สามารถรวมคำแนะนำ การประเมินความเสี่ยง การทำแผนผังการปฏิบัติตามข้อกำหนด ฯลฯ

ตลอดทั้งกระบวนการ องค์กรที่นำไปใช้ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจัดการการเปลี่ยนแปลงองค์กรโดยการใช้กระบวนการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่จัดตั้งขึ้น ซึ่งรวมถึงการพิจารณาด้านการฝึกอบรมพนักงานเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเข้าใจในบทบาทและความรับผิดชอบใหม่และบรรลุการรับรู้ของผู้ใช้ที่เหมาะสม ตลอดทั้งกระบวนการ ควรตรวจสอบและประเมินประสบการณ์ของผู้ใช้ผ่านโครงสร้างข้อเสนอแนะที่จัดตั้งขึ้น ซึ่งกระตุ้นให้เจ้าของโซลูชัน AI ทำการเปลี่ยนแปลงที่เหมาะสม กลยุทธ์การสื่อสารและการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่มีประสิทธิภาพช่วยให้มั่นใจว่าการเปลี่ยนเป็นโซลูชัน AI ที่นำมาใช้ใหม่นั้นราบรื่นและประสบความสำเร็จ

6. การดำเนินงานและตรวจสอบ (Operate and Monitor)

ระยะการดำเนินงานและตรวจสอบของโซลูชัน AI เป็นกระบวนการต่อเนื่องและเป็นพลวัต ซึ่งต้องการการกำกับดูแลที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่ามีประสิทธิภาพที่เหมาะสมและความซื่อสัตย์ทางจริยธรรม เกี่ยวข้องไม่เพียงแต่การรักษาการดำเนินงานประจำวันของโซลูชัน AI แต่ยังประเมินประสิทธิภาพและเมตริกคุณภาพอย่างเป็นระบบอีกด้วย

นักพัฒนาและผู้ดำเนินการโซลูชัน AI ต้องมีกลไกในการประเมินทั้งผลลัพธ์ที่ตั้งใจและไม่ได้ตั้งใจของการกระทำของ AI เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและปฏิบัติตามมาตรฐานจริยธรรม การประเมินอย่างต่อเนื่องนี้ช่วยในการระบุความคลาดเคลื่อนหรือปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่อาจเกิดขึ้นในช่วงอายุการใช้งานของโซลูชัน

การจัดตั้งระบบการจัดการคุณภาพสามารถช่วยให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและมาตรฐานอุตสาหกรรม ระบบการจัดการคุณภาพเกี่ยวข้องกับการสร้างและบำรุงรักษาเอกสารที่ครอบคลุมซึ่งแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องทั้งหมด นี่เป็นเอกสารที่สร้างขึ้นในช่วงแรกของวงจรชีวิตของโซลูชัน AI ในรูปแบบของเอกสารทางเทคนิค การประเมินความเสี่ยง การทำแผนผังการปฏิบัติตามข้อกำหนด ฯลฯ การตรวจสอบและการปรับปรุงระบบการจัดการคุณภาพเป็นประจำช่วยให้องค์กรยังคงปฏิบัติตามข้อกำหนดและสร้างความไว้วางใจกับผู้มีส่วนได้เสีย

7. การเกษียณอายุ/ปลดระวาง (Retire/Decommission)

การเกษียณอายุหรือการปลดระวางโซลูชัน AI สรุปวงจรชีวิตของโซลูชัน AI การตัดสินใจเกษียณโซลูชัน AI มักเป็นผลมาจากการที่โซลูชันล้าสมัยสำหรับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจไว้หรือขึ้นอยู่กับทางเลือกใหม่และกำลังพัฒนา การตัดสินใจที่จะเกษียณโซลูชัน AI อาจเป็นผลมาจากการประเมินความเสี่ยงอย่างต่อเนื่องขององค์กรหรือกระบวนการตรวจสอบ หากความเสี่ยงทั้งหมดเกินความอยากเสี่ยงที่กำหนดไว้ของผู้บริหาร

เมื่อตัดสินใจที่จะเกษียณอายุโซลูชัน AI แล้ว ควรสร้างแผนการเลิกใช้โดยละเอียดที่ใช้ประโยชน์จากกระบวนการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่กำหนดไว้ขององค์กร แผนนี้ควรระบุขั้นตอนสำหรับการยกเลิกการใช้โซลูชันอย่างปลอดภัย รวมถึงการโยกย้ายหรือลบข้อมูล การบูรณาการระบบ และการรับประกันความต่อเนื่องของการดำเนินงาน ในช่วงระยะเวลาของการเปลี่ยนแปลง การสื่อสารที่ชัดเจนกับผู้มีส่วนได้เสียมีความสำคัญเพื่อตั้งค่าและจัดการความคาดหวังในขณะที่ลดการหยุดชะงัก

การจัดการเชิงรุกกับการเกษียณอายุของโซลูชัน AI ช่วยให้องค์กรเพิ่มการลงทุนด้านเทคโนโลยีให้สูงสุดและรักษาการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้อง

ความสำคัญของวงจรชีวิต AI สำหรับองค์กรไทย

สำหรับองค์กรในประเทศไทยที่กำลังพิจารณาหรือเริ่มดำเนินการใช้โซลูชัน AI การเข้าใจและปฏิบัติตามวงจรชีวิต AI ที่มีโครงสร้างมีความสำคัญอย่างยิ่งด้วยเหตุผลหลายประการ:

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ประเทศไทยมีการบังคับใช้พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) อย่างเต็มรูปแบบ การปฏิบัติตามวงจรชีวิต AI อย่างเหมาะสมจะช่วยให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตาม PDPA และข้อบังคับอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
การลดความเสี่ยง: ในแต่ละขั้นตอนของวงจรชีวิต AI เน้นที่การระบุและลดความเสี่ยง ช่วยให้องค์กรไทยหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเกี่ยวกับความถูกต้องของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และจริยธรรม
ความสามารถในการแข่งขัน: การนำวงจรชีวิต AI มาใช้ช่วยให้องค์กรไทยพัฒนาโซลูชัน AI ที่มีคุณภาพสูงซึ่งสามารถแข่งขันในระดับโลกได้ ส่งเสริมนวัตกรรมและการเติบโตทางเศรษฐกิจ
ความไว้วางใจของผู้บริโภค: ผู้บริโภคไทยมีความตระหนักมากขึ้นเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม การปฏิบัติตามวงจรชีวิต AI อย่างเหมาะสมสามารถช่วยสร้างความไว้วางใจในหมู่ผู้บริโภคและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

สรุป

วงจรชีวิตของ AI ตามที่กำหนดโดย OECD เป็นกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการพัฒนา การดำเนินการ และการจัดการโซลูชัน AI อย่างมีความรับผิดชอบ โดยการปฏิบัติตามเจ็ดขั้นตอนที่ระบุไว้ - วางแผนและออกแบบ, เก็บรวบรวมและประมวลผลข้อมูล, สร้างและปรับแต่งโมเดล, ทดสอบ ประเมิน ตรวจสอบ และตรวจสอบความถูกต้อง, การนำไปใช้งาน/ปรับใช้, การดำเนินงานและตรวจสอบ, และการเกษียณอายุ/ปลดระวาง - องค์กรสามารถเพิ่มโอกาสในการทำให้โครงการ AI ประสบความสำเร็จสูงสุด

ในประเทศไทย ซึ่งการยอมรับ AI กำลังเพิ่มขึ้นในทุกภาคส่วน การนำวงจรชีวิต AI ไปใช้ไม่เพียงแต่ช่วยให้องค์กรบรรลุความสำเร็จทางธุรกิจ แต่ยังช่วยให้มั่นใจว่าการใช้ AI มีความรับผิดชอบ ปลอดภัย และสอดคล้องกับค่านิยมและมาตรฐานของสังคม ด้วยการเน้นที่การลดความเสี่ยงและความรับผิดชอบตลอดวงจรชีวิตทั้งหมด องค์กรสามารถสร้างโซลูชัน AI ที่ไม่เพียงแต่สร้างนวัตกรรมและมีประสิทธิภาพ แต่ยังน่าเชื่อถือและยั่งยืนในระยะยาว

ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนา การยึดมั่นในวงจรชีวิต AI ที่ครอบคลุม บนพื้นฐานของหลักการและแนวปฏิบัติที่ดีที่กำหนดโดยองค์กรเช่น OECD จะเป็นกุญแจสู่การปลดล็อกศักยภาพอันเต็มเปี่ยมของ AI โดยลดความเสี่ยงและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

แหล่งอ้างอิง

OECD AI, "OECD AI Principles overview," https://oecd.ai/en/ai-principles
NIST AI 100-1, มาตรฐานการจัดการความเสี่ยงสำหรับ AI
พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ของประเทศไทย
ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC), แนวทางจริยธรรมด้าน AI ของประเทศไทย