Управление искусственным интеллектом: систематический обзор литературы

По мере того как искусственный интеллект (ИИ) преобразует широкий спектр отраслей и стимулирует инновации, он также создает различные типы рисков, которые необходимо выявлять, оценивать и снижать. В последнее время правительства, организации и компании разработали различные системы управления ИИ для снижения рисков, связанных с ИИ. Однако заинтересованным сторонам в сфере ИИ может быть сложно получить целостное представление о доступных системах, инструментах и моделях управления ИИ и определить наиболее подходящий вариант для своей системы ИИ. Для восполнения этого пробела мы представляем обзор литературы, посвященный ключевым вопросам: КТО несет ответственность за управление системами ИИ, ЧЕМУ подвергаются управленческие воздействия, КОГДА осуществляется управление в рамках жизненного цикла разработки ИИ и КАК оно реализуется посредством систем, инструментов, политик или моделей. Используя методологию систематического обзора литературы (SLR), в настоящем исследовании были тщательно выполнены поиск, отбор и анализ 28 статей, что создало основу для понимания различных аспектов управления ИИ. Анализ дополнительно углублен путем классификации артефактов управления ИИ по пяти уровням: уровень команды, уровень организации, отраслевой, национальный и международный. Результаты исследования существующих решений в области управления ИИ могут помочь научному сообществу в разработке комплексных практик управления ИИ.