Gobierno, peligro y cumplimiento secreto para cosechar recompensas de IA
La revolución de IA está en marcha, y las empresas están interesadas en Explore cómo los últimos avances de IA pueden beneficiarlosespecialmente las capacidades de parada perfil de Genai. Con multitudes de aplicaciones de la vida actual, desde el aumento de la eficiencia y la productividad hasta la creación de experiencias superiores de los clientes y fomentar la innovación, la IA promete tener un gran impacto en las industrias del mundo de los negocios.
Si admisiblemente es comprensible que las organizaciones no quieran restar a espaldas en la cosecha de las recompensas de la IA, existen riesgos involucrados. Estos van desde consideraciones de privacidad hasta protección de IP, confiabilidad y precisión, ciberseguridad, transparencia, responsabilidad, ética, sesgo, imparcialidad y preocupaciones de la fuerza sindical.
Las empresas deben acercarse a la IA deliberadamente, con una clara conciencia de los peligros y un plan ponderado sobre cómo explotar al mayor las capacidades de IA. La IA todavía está cada vez más sujeta a regulaciones y restricciones gubernamentales y acciones legales en el Estados Unidos y mundial.
Los programas de gobernanza, peligro y cumplimiento de la IA son cruciales para mantenerse por delante del panorama de IA en rápida crecimiento. La gobernanza de la IA consiste en las estructuras, políticas y procedimientos que supervisan el progreso y el uso de la IA adentro de una estructura.
Al igual que las compañías líderes están adoptando la IA, todavía están adoptando la gobernanza de la IA, con una billete directa en los niveles de liderazgo más altos. Las organizaciones que logran los retornos de IA más altos tienen marcos integrales de gobernanza de IA, según McKinseyy Forrester informa que uno de cada cuatro ejecutivos de tecnología informará a su corporación sobre el gobierno de IA.
Hay una buena razón para esto. El gobierno efectivo de la IA asegura que las empresas puedan realizar el potencial de la IA al tiempo que la usan de guisa segura, responsable y ética, de conformidad con los requisitos legales y regulatorios. Un entorno de gobierno sólido ayuda a las organizaciones a someter los riesgos, asegurar la transparencia y la responsabilidad y originar confianza internamente, con los clientes y el sabido.
Las mejores prácticas de gobernanza, peligro y cumplimiento de la IA
Para desarrollar protecciones contra los riesgos de IA, las empresas deben desarrollar deliberadamente un plan integral de gobierno, peligro y cumplimiento de la IA antaño de implementar la IA. Aquí le mostramos cómo comenzar.
Crear una logística de IA
Una logística de IA describe los objetivos, expectativas y casos de negocios generales de IA de la estructura. Debe incluir riesgos y recompensas potenciales, así como la postura ética de la compañía sobre la IA. Esta logística debe llevar a cabo como una suerte cicerone para los sistemas e iniciativas de IA de la estructura.
Construir una estructura de gobierno de IA
La creación de una estructura de gobierno de IA comienza con la designación de las personas que toman decisiones sobre la gobernanza de la IA. A menudo, esto toma la forma de un comité de gobierno, especie o corporación de AI, idealmente compuesto por líderes de parada nivel y expertos en IA, así como miembros que representan varias unidades de negocios, como TI, medios humanos y departamentos legales. Este comité es responsable de crear procesos y políticas de gobernanza de IA, así como para asignar responsabilidades para varias facetas de la implementación y gobernanza de la IA.
Una vez que la estructura está allí para apoyar la implementación de la IA, el comité es responsable de realizar cualquier cambio necesario en el entorno de gobierno de IA de la Compañía, evaluar nuevas propuestas de IA, monitorear el impacto y los resultados de la IA y asegurar que los sistemas de IA cumplan con la ética, procesal y regulatoria. estándares y apoyar la logística de IA de la compañía.
En el progreso de la gobernanza de la IA, las organizaciones pueden obtener orientación de marcos voluntarios como el NIST de EE. UU. Entorno de gobierno de riesgos de IAel Instituto de Seguridad AI del Reino Unido de origen descubierto Inspeccionar Plataforma de prueba de seguridad de IA, Comisión Europea Pautas de ética para AI confiable y la OCDE’s Principios de IA.
Políticas secreto para la gobernanza, peligro y cumplimiento de la IA
Una vez que una estructura ha evaluado a fondo los riesgos de gobernanza, los líderes de IA pueden comenzar a establecer políticas para mitigarlos. Estas políticas crean reglas y procesos claros a seguir para cualquier persona que trabaje con IA adentro de la estructura. Deben ser lo suficientemente detallados como para cubrir tantos escenarios como sea posible para comenzar, pero deberán ponerse al día inmediato con los avances de IA. Las áreas de política secreto incluyen:
Privacidad
En nuestro mundo digital, los riesgos de privacidad personal ya son primordiales, pero AI aumenta las apuestas. Con la gran cantidad de datos personales utilizados por la IA, las violaciones de seguridad podrían representar una amenaza aún decano que ahora, y la IA podría tener el poder de compendiar información personal, incluso sin consentimiento individual, y exponerla o usarla para dañar . Por ejemplo, la IA podría crear perfiles detallados de individuos agregando información personal o usar datos personales para ayudar en la vigilancia.
Las políticas de privacidad aseguran que los sistemas de IA manejen datos de guisa responsable y segura, especialmente datos personales confidenciales. En esta arena, las políticas podrían incluir salvaguardas como:
- Compendiar y usar la cantidad mínima de datos requeridos para un propósito específico
- Anonimizando datos personales
- Cerciorarse de que los usuarios dan su consentimiento informado para la compendio de datos
- Implementación de sistemas de seguridad avanzados para proteger contra las violaciones
- Monitoreo continuamente de datos
- Comprender las leyes y regulaciones de privacidad y asegurar la unión
Protección de IP
La protección de la IP y los datos de la empresa propietarios es una preocupación importante para las empresas que adoptan la IA. Los ataques cibernéticos representan un tipo de amenaza para valiosos datos organizacionales. Pero las soluciones comerciales de IA todavía crean preocupaciones. Cuando las empresas ingresan sus datos en grandes LLM como ChatGPT, esos datos pueden estar expuestos, lo que permite que otras entidades expulsen el valencia de él.
Una posibilidad es que las empresas prohíban el uso de plataformas de Genai de terceros, un paso que han tomado compañías como Samsung, JP Morgan Chase, Amazon y Verizon. Sin bloqueo, esto limita la capacidad de las empresas para explotar algunos de los beneficios de grandes LLM. Y solo unas pocas compañías de élite tienen los medios para crear sus propios modelos a gran escalera.
Sin bloqueo, los modelos más pequeños, personalizados con los datos de una empresa, pueden proporcionar una respuesta. Si admisiblemente estos pueden no apelar a la amplitud de los datos que proporcionan los LLM comerciales, pueden ofrecer datos a medida de adhesión calidad sin la información irrelevante y potencialmente falsa que se encuentra en los modelos más grandes.
Transparencia y explicación
Los algoritmos y modelos de IA pueden ser complejos y opacos, lo que dificulta determinar cómo se producen sus resultados. Esto puede afectar la confianza y crea desafíos para tomar medidas proactivas contra el peligro.
Las organizaciones pueden instituir políticas para aumentar la transparencia, como:
- Siguiendo los marcos que generan responsabilidad en IA desde el principio
- Requerir pistas de auditoría y registros de los comportamientos y decisiones de un sistema de IA
- Amparar registros de las decisiones tomadas por humanos en cada etapa, desde el diseño hasta la implementación
- Adoptivo AI explicable técnicas
Ser capaz de reproducir los resultados del enseñanza necesario todavía permite auditar y revisar, originar confianza en el rendimiento del maniquí y el cumplimiento. La selección de algoritmos todavía es una consideración importante para hacer que los sistemas de IA explicen y transparente en su progreso e impacto.
Fiabilidad
La IA es tan buena como los datos que se les da y las personas que los entrenan. La información inexacta es irremediable para grandes LLM que usan grandes cantidades de datos en andana. Las plataformas Genai como ChatGPT son conocidas por producir resultados inexactos, desde inexactitudes de hechos menores hasta alucinaciones que están completamente fabricadas. Las políticas y programas que pueden aumentar la fiabilidad y la precisión incluyen:
- Fuertes procesos de señal de calidad para datos
- Educar a los usuarios sobre cómo identificar y defender contra información falsa
- Pruebas de maniquí rigurosas, evaluación y prosperidad continua
Las empresas todavía pueden aumentar la confiabilidad capacitando sus propios modelos con datos examinados de adhesión calidad en motivo de usar grandes modelos comerciales.
El uso de sistemas de agente es otra forma de mejorar la confiabilidad. La IA de agente consta de «agentes» que pueden realizar tareas para otra entidad de forma autónoma. Si admisiblemente los sistemas de IA tradicionales dependen de las entradas y la programación, los modelos de IA de agente están diseñados para llevar a cabo más como un empleado humano, comprender el contexto y las instrucciones, establecer objetivos y llevar a cabo de forma independiente para alcanzar esos objetivos mientras se adaptan según sea necesario, con una intervención humana mínima. Estos modelos pueden memorizar del comportamiento del heredero y otras fuentes más allá de los datos de capacitación iniciales del sistema y son capaces de un razonamiento engorroso sobre los datos empresariales.
Las capacidades de datos sintéticos pueden ayudar a aumentar la calidad del agente al originar rápidamente conjuntos de datos de evaluación, el equivalente de Genai de los suites de prueba de software, en minutos, esto acelera significativamente el proceso de mejorar la calidad de la respuesta del agente de IA, acelera el tiempo de producción y reduce los costos de progreso.
Sesgo y imparcialidad
El sesgo social que llega a los sistemas de IA es otro peligro. La preocupación es que los sistemas de IA pueden perpetuar sesgos sociales Para crear resultados injustos basados en factores como raza, carácter o etnia, por ejemplo. Esto puede resultar en discriminación y es particularmente problemático en áreas como la contratación, los préstamos y la atención médica. Las organizaciones pueden mitigar estos riesgos y promover la equidad con políticas y prácticas como:
- Creación de métricas de equidad
- Utilizando conjuntos de datos de entrenamiento representativo
- Formando diversos equipos de progreso
- Afirmar la supervisión y la revisión humana
- Monitoreo de resultados de sesgo y imparcialidad
Personal
Las capacidades de automatización de la IA tendrán un impacto en la fuerza sindical humana. De acuerdo a AcentuarEl 40% de las horas de trabajo en todas las industrias podrían ser automatizadas o aumentadas por IA generativa, con banca, seguros, mercados de capitales y software que muestran el decano potencial. Esto afectará hasta dos tercios de las ocupaciones estadounidenses, según Goldman Sachspero la empresa concluye que es más probable que la IA complemente a los trabajadores actuales en motivo de conducir a una pérdida de trabajo generalizada. Los expertos humanos seguirán siendo esenciales, idealmente asumirán un trabajo de decano valencia, mientras que la automatización ayuda con tareas tediosas de bajo valencia. Los líderes empresariales ven en gran medida a la IA como un copiloto en motivo de un rival de los empleados humanos.
De todos modos, algunos empleados pueden estar más nerviosos por la IA que entusiasmados con cómo puede ayudarlos. Las empresas pueden tomar medidas proactivas para ayudar a la fuerza sindical a adoptar las iniciativas de IA en motivo de temerlas, incluyendo:
- Educar a los trabajadores sobre conceptos básicos de IA, consideraciones éticas y políticas de IA de la empresa
- Centrarse en el valencia que los empleados pueden obtener de las herramientas de IA
- Requintar a los empleados a medida que evolucionan las micción
- Democratización del llegada a capacidades técnicas para capacitar a los usuarios comerciales
Homogeneizar datos y gobernanza de IA
AI presenta desafíos de gobernanza únicos, pero está profundamente entrelazado con la gobernanza de datos. Las empresas luchan con un gobierno fragmentado en bases de datos, almacenes y lagos. Esto complica la gobierno de datos, la seguridad y el intercambio y tiene un impacto directo en la IA. La gobernanza unificada es secreto para el éxito en todos los ámbitos, promoviendo la interoperabilidad, simplificando el cumplimiento regulatorio y la velocidad de los datos y las iniciativas de IA.
La gobernanza unificada prosperidad el rendimiento y la seguridad tanto para los datos como para la IA, crea transparencia y genera confianza. Asegura un llegada consumado a datos actualizados y actualizados de adhesión calidad, lo que resulta en resultados más precisos y una mejor toma de decisiones. Un enfoque unificado que elimina los silos de datos aumenta la eficiencia y la productividad al tiempo que reduce los costos. Este entorno todavía fortalece la seguridad con flujos de trabajo de datos claros y consistentes alineados con los requisitos reglamentarios y las mejores prácticas de la IA.
Databricks Catálogo de la dispositivo es la única posibilidad de gobernanza abierta y unificada de la industria para datos e IA, integrada en la plataforma de inteligencia de datos Databricks. Con el catálogo de Unity, las organizaciones pueden mandar sin problemas todos los tipos de datos y componentes de IA. Esto faculta a las organizaciones descubrir, ceder y colaborar de forma segura en datos confiables y activos de IA en plataformas, ayudándoles a desbloquear todo el potencial de sus datos e IA.
Para una inmersión profunda en el gobierno de IA, vea nuestro volumen electrónico, Una cicerone completa de datos y gobernanza de IA.