MIT in de praktijk: Ontstaan van inzichten in Dataville zonder data te delen
RSS Feed
Dit artikel is geplaatst op: nlaic
“De ontwikkelingen op het vlak van AI gaan momenteel zo snel dat daar zorgen over bestaan. En die zorgen delen we”, zegt Bulent Ozel, co-founder en CEO van Lucidminds. “Maar dat betekent niet dat de ontwikkeling van AI moet worden afgeremd. Wij pleiten juist voor het aanjagen van een verantwoord gebruik van AI als technologie. AI moet een hulpmiddel voor mensen zijn en vooral niet een tool die beslissingen voor ons gaat nemen. We moeten algoritmen dus niet al het werk laten doen, maar ervoor zorgen dat er voortdurend een interactie is tussen algoritmen en de menselijke gebruikers. Always a human in the loop. En daar hebben we al verschillende oplossingen voor ontwikkeld.”
Extra controlemogelijkheden
Een van die oplossingen is Dataville. Dat is een platform dat het mogelijk maakt om op een zorgvuldige en veilige manier data in te zetten voor AI-toepassingen. Ozel: “Vanwege de zorgen over privacy- en veiligheidsrisico’s zijn er wereldwijd verschillende partijen, waaronder technologiegiganten zoals Amazon, die vergelijkbare oplossingen bouwen. Maar onze oplossing bestaat uit vier verschillende lagen, waaronder een laag die ervoor zorgt dat de data-eigenaar of data officer extra controlemogelijkheden heeft. En daarin zijn wij uniek.”
Risicoscore voor waarborging privacy
Het uitgangspunt van Dataville is dat de data altijd blijft waar het is. Die wordt dus niet gedeeld. De inzichten die uit een analyse voortvloeien wel. Maar dat betekent nog niet dat de privacy daarmee altijd gewaarborgd is. Daarvoor moeten ook de algoritmemodellen bekend en transparant zijn. Maar ook dan ben je er nog niet, want een partij die veel analyses laat uitvoeren, kan op een gegeven moment zoveel inzichten hebben verzameld dat het wellicht mogelijk is om op basis van een analyse toch gevoelige informatie te achterhalen. Om dat te voorkomen, werkt Dataville met een risicoscore. Als het risico te hoog is, kan de analyse niet uitgevoerd worden. Tenzij er redenen zijn om dat wel te doen. En daar komt die extra controlemogelijkheid om de hoek kijken, waarbij een mens de eindbeslissing neemt. Daarbij bestaat ook de mogelijkheid om een analyseverzoek te weigeren terwijl de risicoscore daar geen aanleiding voor lijkt te geven. De beslissing ligt dus altijd bij de mens.
Gezamenlijke missie
Het aan Lucidminds toegekende MIT-budget helpt om Dataville door te blijven ontwikkelen en voor een steeds grotere groep bedrijven en organisaties beschikbaar te maken. Daarnaast werken ze met verschillende partijen samen: Gemeente Amsterdam, Metabolic, VentureRock, HoTech en Universiteit Leiden. “Met behulp van de door ons ontwikkelde software bouwen we een brug tussen de theoretische wetenschap en de praktijk”, licht Ozel toe. “Daarbij proberen we een nieuwe mindset te creëren waarbij mensen beseffen dat het in veel gevallen wel degelijk mogelijk is om ook gevoelige data op een veilige manier in te zetten voor AI-algoritmen, zonder dat daarbij de privacy of veiligheid in het geding is. Bij Dataville is dat toch wel onze belangrijkste missie.”
Ontwikkelingsdoelen van de VN
En dat alles doet Lucidminds vanuit hun kantoor in het Amsterdamse SDG House. Zij verkeren daar in goed gezelschap, want het gebouw biedt onderdak aan een bloeiende gemeenschap van ondernemers en organisaties die zich met hun werk richten op de ontwikkelingsdoelen van de VN. Lokaal dragen zij hun steentje bij aan het bestrijden van wereldwijde problemen, zoals extreme armoede, ongelijkheid, onrecht en klimaatverandering. En Lucidminds doet dat dus door machine learning in te zetten en simulaties te maken. Ozel: “Onze inspanningen op dat vlak zijn er niet op gericht om de menselijke intelligentie te vervangen, maar juist om die te vergroten, zodat we beter in staat zijn om grote maatschappelijke uitdagingen op een effectieve manier aan te pakken.”
Meer informatie?
Bezoek de websites van Lucidminds en Dataville. Of stel uw vragen aan CEO Bulent Ozel.
Interesse in de MIT-regeling?
Het mkb, waaronder ook veel startups, heeft een belangrijke economische en innoverende rol. Uit onderzoek blijkt dat het mkb tegen vele barrières aanloopt bij het toepassen van AI. De AiNed MIT AI call om de kloof tussen de kennisbasis en toepassing van AI-innovaties te overbruggen wordt ondersteund vanuit het door de NL AIC ontwikkelde AiNed programma. Deze regeling wordt jaarlijks herhaald tot en met 2026. Via de website van het AiNed programma blijft u op de hoogte.