طراحی چارچوب اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری و مدیریت مالی با تأکید بر شفافیت، مسئولیت و سوگیری الگوریتمی
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, اخلاق حرفهای, حسابداری, مدیریت مالی, شفافیت الگوریتمی, مسئولیتپذیری, سوگیری الگوریتمیچکیده
هدف پژوهش حاضر طراحی چارچوبی اخلاقی برای استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در حسابداری و مدیریت مالی با تمرکز بر شفافیت تصمیمات الگوریتمی، پاسخگویی حرفهای و کنترل سوگیری الگوریتمی بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و با استفاده از روش تحلیل مضمون انجام شد. جامعه پژوهش شامل مدیران مالی، حسابداران ارشد، حسابرسان داخلی، متخصصان فناوری مالی و مشاوران هوش مصنوعی فعال در سازمانهای مالی و شرکتهای مستقر در تهران بود. مشارکتکنندگان بهصورت هدفمند و با معیار داشتن تجربه مستقیم یا مدیریتی در استفاده از سامانههای هوش مصنوعی، تحلیل داده مالی، حسابداری دیجیتال یا تصمیمگیری مالی مبتنی بر الگوریتم انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند نمونهگیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. در مجموع، ۲۱ مصاحبه انجام شد؛ اشباع نظری در مصاحبه هجدهم حاصل گردید و سه مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از کفایت دادهها صورت گرفت. دادهها پس از پیادهسازی، با کمک نرمافزار NVivo و از طریق کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. نتایج نشان داد که چارچوب اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در حسابداری و مدیریت مالی از پنج مقوله اصلی تشکیل میشود: شفافیت و توضیحپذیری الگوریتمی، مسئولیتپذیری و پاسخگویی حرفهای، عدالت دادهای و کنترل سوگیری الگوریتمی، امنیت و محرمانگی دادههای مالی، و نهادینهسازی فرهنگ اخلاقی و نظارت انسانی. مشارکتکنندگان تأکید داشتند که ارزش هوش مصنوعی در حوزه مالی تنها به دقت پیشبینی یا سرعت پردازش محدود نیست، بلکه اعتبار حرفهای آن به قابلیت توضیح، امکان ردیابی تصمیم، تعیین مسئول نهایی، ارزیابی کیفیت دادهها و جلوگیری از بازتولید تبعیضهای تاریخی در مدلهای الگوریتمی وابسته است. یافتهها نشان میدهد که استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی در حسابداری و مدیریت مالی مستلزم گذار از نگاه صرفاً فناورانه به رویکردی حکمرانیمحور، انسانمحور و پاسخگو است. چارچوب پیشنهادی پژوهش میتواند به سازمانها کمک کند تا پیش از استقرار یا توسعه سامانههای هوشمند مالی، الزامات شفافیت، مسئولیت، عدالت، امنیت داده و نظارت انسانی را در چرخه عمر الگوریتمها نهادینه کنند.
دانلودها
مراجع
Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., García, S., Gil-López, S., Molina, D., Benjamins, R., Chatila, R., & Herrera, F. (2020). Explainable artificial intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82–115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012
Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2023). Fairness and machine learning: Limitations and opportunities. MIT Press.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Diakopoulos, N. (2015). Algorithmic accountability: Journalistic investigation of computational power structures. Digital Journalism, 3(3), 398–415. https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976411
European Parliament & Council of the European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
International Ethics Standards Board for Accountants. (2023). Handbook of the International Code of Ethics for Professional Accountants. IESBA.
International Federation of Accountants. (2019). New technologies, ethics and accountability. IFAC.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1, 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
Kallio, H., Pietilä, A. M., Johnson, M., & Kangasniemi, M. (2016). Systematic methodological review: Developing a framework for a qualitative semi-structured interview guide. Journal of Advanced Nursing, 72(12), 2954–2965. https://doi.org/10.1111/jan.13031
Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115–122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
Kroll, J. A., Huey, J., Barocas, S., Felten, E. W., Reidenberg, J. R., Robinson, D. G., & Yu, H. (2017). Accountable algorithms. University of Pennsylvania Law Review, 165(3), 633–705.
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K., & Galstyan, A. (2021). A survey on bias and fairness in machine learning. ACM Computing Surveys, 54(6), 1–35. https://doi.org/10.1145/3457607
Mittelstadt, B. D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1–21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), Article 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
OECD. (2019). OECD principles on artificial intelligence. Organisation for Economic Co-operation and Development.
Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P. (2020). Closing the AI accountability gap: Defining an end-to-end framework for internal algorithmic auditing. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 33–44. https://doi.org/10.1145/3351095.3372873
Sutton, S. G., Holt, M., & Arnold, V. (2016). “The reports of my death are greatly exaggerated”: Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60–73. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.005
Vilone, G., & Longo, L. (2020). Explainable artificial intelligence: A systematic review. arXiv. https://arxiv.org/abs/2006.00093