Organisaties over de hele wereld haasten zich om generatieve AI te implementeren om efficiëntie, innovatie en de klantervaring te verbeteren. Maar achter elke belofte schuilt een uitdaging die vaak over het hoofd wordt gezien. Bij generatieve AI is dat het onvoorspelbare gedrag van grote taalmodellen (LLM’s) wanneer ze worden ingezet in diverse culturele, juridische en geografische contexten.
Inconsistentie als valkuil
Recent onderzoek toont namelijk aan dat modellen zich niet consistent en voorspelbaar gedragen. De resultaten kunnen sterk variëren, afhankelijk van waar het model gehost wordt, de data waarop het is getraind en de politieke of sociale waarden die erin zijn ingebed. Voor multinationals die consistent moeten opereren in verschillende markten, brengt deze variatie nieuwe risico’s met zich mee.
De kern van het probleem is de inconsistentie die inherent is aan de aard van generatieve AI. In tegenstelling tot traditionele softwaresystemen die deterministische code uitvoeren, genereren LLM’s antwoorden op basis van statistische patronen die zijn geleerd uit enorme datasets. Deze datasets bevatten onvermijdelijk culturele, politieke en sociale verschillen. Als gevolg kunnen vragen in verschillende talen of regio’s andere antwoorden geven. Onderzoek met honderden modellen en miljoenen datapunten toonde frequente variatie aan in de output wanneer identieke prompts onder verschillende omstandigheden werden getest. Geografie, taal en interne beperkingen van het model droegen allemaal bij aan inconsistente resultaten.
Compliance-uitdagingen
Voor multinationals betekent deze inconsistentie mogelijke risico’s voor compliance, reputatie en klantvertrouwen. Denk aan klantgerichte scenario’s waarin geautomatiseerde systemen moeten reageren op een manier die rekening houdt met lokale normen. Een AI-assistent die in Europa wordt ingezet kan op basis van een reeks aannames over politiek of cultuur andere antwoorden geven dan datzelfde systeem in Azië. Deze variaties kunnen onbedoeld standpunten communiceren die een bedrijf niet onderschrijft, of conflicteren met lokale waarden en verwachtingen.
Ook toezichthouders houden deze ontwikkelingen nauwlettend in de gaten. Frameworks voor gegevensbescherming, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), leggen strenge verplichtingen op aan de manier waarop persoonsgegevens worden verzameld, verwerkt en opgeslagen. Wanneer generatieve modellen worden gevormd door lokale wetgeving wat betreft gegevenslokalisatie, geofencing of soevereiniteit, kan dit de naleving bemoeilijken. Een AI-aanbieder kan verzoeken via verschillende rechtsgebieden routeren of verschillende regels voor contentmoderatie toepassen op basis van regionale regelgeving. Wat in de ene markt een onschuldige implementatie lijkt, kan in een andere markt met andere regels voor gegevensopslag en -verwerking als niet-conform worden beschouwd. Multinationals die generatieve AI-modellen als een universele oplossing beschouwen, lopen het risico op onvoorziene juridische problemen, simpelweg vanwege waar en hoe gegevens worden verwerkt.
Een ander compliance-risico heeft te maken met de beveiliging van AI-modellen. Organisaties gaan er vaak van uit dat als een AI-aanbieder voldoet aan basiscriteria zoals encryptie, dataminimalisatie en toegangscontrole, het onderliggende model veilig te gebruiken is. Onderzoek wijst echter uit dat deze modellen vaak ook vooroordelen en verouderde informatie bevatten. Dit kan onnauwkeurige resultaten opleveren, zelfs wanneer vragen eenvoudig of goed gedefinieerd zijn. In een bedrijfscontext zorgt dit voor onbetrouwbare AI-output. Dit levert extra risico’s op, vooral wanneer geautomatiseerde beslissingen direct worden toegepast in klanttrajecten of interne complianceprocessen.
Het risico is nog groter voor multinationals die actief zijn in streng gereguleerde sectoren zoals financiën, de gezondheidszorg of de energiesector. In deze sectoren gelden nog strengere eisen voor naleving van wettelijke normen. Als AI-systemen verschillende interpretaties geven van risicobeleid, wettelijke definities of operationele procedures op basis van regio, is de kans op onbedoelde non-compliance reëel. Raden van bestuur en juridische teams moeten erkennen dat generatieve AI, in zijn huidige staat, niet kan worden behandeld als deterministische software waarbij identieke input altijd identieke output oplevert.
Maximale controle, minimale risico’s
Dus hoe kunnen organisaties hierop reageren? Er zijn geen simpele oplossingen, maar er zijn wel praktische manieren om blootstelling te verminderen en vertrouwen in grensoverschrijdende AI-modellen te vergroten. Centraal hierin staat een framework dat continue modelcontrole combineert met formele governance. Organisaties moeten processen opzetten die het gedrag van hun AI-model testen in alle talen, culturele contexten en regelgevingsgebieden waarin ze actief zijn. Continue controle betekent niet alleen het valideren van de output op nauwkeurigheid en relevantie, maar ook het controleren op onbedoelde vooringenomenheid of schadelijke inhoud.
Organisaties kunnen daarnaast een governancemodel overwegen dat rollen en verantwoordelijkheden voor AI-toezicht duidelijk definieert. Dit omvat het toewijzen van verantwoordelijkheid voor modelselectie, outputverificatie en incidentafhandeling. Door AI-governance in te bedden in het bestaande risico- en compliancebeleid kunnen bedrijven ervoor zorgen dat beslissingen over implementatie worden gebaseerd op juridische en ethische overwegingen, en niet alleen op technische vereisten of operationeel gemak.
Het potentieel van generatieve AI is te groot om genegeerd te worden. Maar blind vertrouwen brengt net zoveel risico’s met zich mee als het voordelen belooft. Voor multinationals ligt de uitdaging in het vinden van een balans tussen innovatie en goed bestuur. Grondige audits en bewustzijn dat modellen zich in verschillende contexten anders gedragen, vormen het uitgangspunt voor het verminderen van vooringenomenheid en het beschermen van de reputatie en juridische positie van de organisatie. Met doordacht toezicht kan de belofte van AI worden waargemaakt zonder consistentie en integriteit te ondermijnen.
Dit is een ingezonden bijdrage van TrendAI. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.