Управление доверием, рисками и безопасностью в сфере ИИ

Управление рисками и безопасностью AI Trust (AI TRiSM) становится важной частью того, как предприятия обрабатывают искусственный интеллект. Поскольку ИИ продолжает расти и оказывать влияние на различные отрасли, организациям крайне важно управлять рисками и обеспечивать ответственное использование технологий ИИ. AI TRiSM обеспечивает структурированный подход к мониторингу, защите и снижению потенциальных рисков, обеспечивая соблюдение нормативных требований и защиту конфиденциальных данных.

В этой статье мы рассмотрим основы AI TRiSM, как он работает и почему это так важно для компаний, стремящихся использовать ИИ безопасным и эффективным способом.

Что такое управление доверием, рисками и безопасностью ИИ (TRISM)?

AI TRiSM — это структура, разработанная для обеспечения безопасности, справедливости и надежности систем искусственного интеллекта. Речь идет о создании способа мониторинга и управления моделями ИИ, чтобы они принимали решения, которым люди могли бы доверять. Цель состоит в том, чтобы создать ИИ, который не только хорошо работает, но и уважает конфиденциальность данных и обеспечивает справедливые результаты.

Применяя этот подход на практике, предприятия смогут лучше выявлять и решать возможные проблемы с системами ИИ. Поскольку ИИ продолжает играть все большую роль в принятии решений в различных отраслях, это дает предприятиям большую уверенность в том, что их модели ИИ генерируют точные и практические ответы, основанные на надежных данных.

Основы AI TRiSM

AI TRiSM построен на четырех основных принципах, которые обеспечивают прозрачность, безопасность, эффективность и конфиденциальность систем искусственного интеллекта:

• Объясняемость и мониторинг модели

Цель объяснительности — сделать суждения ИИ простыми для понимания. Полезно посмотреть, какие переменные, такие как результаты тестов или характер симптомов, способствовали оценке риска для здоровья, сделанной ИИ, например, в здравоохранении. Эта открытость увеличивает уверенность, что ускоряет и проясняет идеи. Между тем, мониторинг моделей гарантирует, что ИИ, наконец, будет функционировать так, как запланировано.

Например, финансовый инструмент, используемый для одобрения кредитов, должен быть проверен на предмет предвзятости, например, непреднамеренного предпочтения определенных регионов. Постоянно оценивая «мышление» ИИ и гарантируя точность прогнозов, объяснимость и мониторинг работают вместе, чтобы обеспечить надежность и справедливость ИИ.

• Модельные операции (ModelOps)

Модели искусственного интеллекта, как и любая технология, для хорошей работы нуждаются в постоянной поддержке. ModelOps — это процесс управления моделями от разработки до ежедневного использования. Рассмотрим ИИ в электронной коммерции, который рекомендует продукты на основе предпочтений клиентов.

ModelOps информирует этот ИИ о текущих тенденциях покупок и управляет облачными ресурсами, чтобы он мог справляться с периодами пиковой нагрузки. Этот принцип предполагает регулярные обновления и обслуживание, чтобы модели ИИ плавно адаптировались к изменяющимся данным. ModelOps, по сути, обеспечивает точную настройку и актуальность ИИ, гарантируя, что он продолжает эффективно удовлетворять потребности бизнеса.

Безопасность имеет важное значение, поскольку модели ИИ имеют доступ к конфиденциальным данным. Например, «теневой ИИ» может подвергнуть данные возможному взлому, если сотрудник использует неутвержденный инструмент ИИ. AI TRiSM решает эту проблему, ограничивая доступ к авторизованным приложениям и устанавливая меры безопасности для защиты личных данных.

Дополнительные меры безопасности, включая шифрование и частые проверки, защищают от киберугроз в таких отраслях, как финансы. Организации могут защитить свои данные и убедиться, что ИИ соответствует отраслевым стандартам и законодательным требованиям, сосредоточив внимание на безопасности.

Конфиденциальность подразумевает бережное обращение с личными данными, особенно в таких областях, как здравоохранение и финансы, где информация очень чувствительна. Представьте себе ИИ в сфере здравоохранения, который анализирует данные пациентов для лучшей диагностики. AI TRiSM обеспечивает анонимность этих данных и обработку их в соответствии со строгими правилами, сводя к минимуму риски.

Вероятность заражения снижается за счет использования только тех данных, которые необходимы для работы модели. С точки зрения поддержки клиентов это означает, что частная информация защищена с помощью чат-ботов или рекомендательных систем на базе искусственного интеллекта, гарантируя, что информация клиента защищена от нежелательного доступа.

“ИИ — это будущее, и будущее уже сейчас.“ – Илон Маск

Принципы ИИ ТРиСМ

Вот ключевые принципы, которые определяют ответственное и безопасное использование ИИ через структуру AI TRiSM:

Когда мы говорим о доверии в контексте ИИ, речь идет о уверенности потребителей в работе такой системы и решениях, которые она принимает. Другими словами, доверие к системам искусственного интеллекта требует прозрачности. Попробуйте представить себе, что вы рекомендуете продукт, не объясняя основную логику. Такое отсутствие прозрачности может вызвать у пользователей подозрения.

Решения, принимаемые ИИ, должны быть справедливыми, а их обоснование должно быть ясным. Ко всем людям следует относиться справедливо, что, среди прочего, означает отсутствие предвзятости по признаку возраста, пола или расы.

Например, важно, чтобы при рекомендации кандидатов на работу система ИИ рекомендовала людей не на основе неквалифицированных атрибутов, а исключительно на основе атрибутов, равных по уровню и коррелирующих с квалификацией. Человеческая этика гарантирует соответствие целей ИИ человеческим ценностям и благополучию.

Обнаружение и устранение таких проблем до того, как они станут опасными, является основной целью управления рисками в ИИ. Предвзятость — одна из основных проблем, которая может возникнуть в результате использования данных, отражающих прошлую несправедливость или социальные предубеждения, для обучения ИИ.

Например, модель ИИ, которая используется для принятия решений о приеме на работу, может воспроизводить предрассудки в своих рекомендациях, если она извлекает уроки из исторических данных, которые показывают, что определенные группы были недостаточно представлены. Дополнительную озабоченность вызывают недостатки безопасности; Системы искусственного интеллекта, как и любое другое программное обеспечение, подвержены взлому, что может привести к компрометации данных или изменению результатов.

Еще один момент, на который следует обратить внимание, — это неисправности. Даже хорошо обученные модели ИИ могут демонстрировать непредсказуемое поведение в новых сценариях, которые сильно отличаются от обучающих данных. Регулярное тестирование и обновление этих систем снижает вероятность незапланированных сбоев.

Основная цель управления безопасностью — защитить системы искусственного интеллекта и содержащиеся в них данные от кибератак и нежелательного доступа. Требуется защита данных в несколько моментов времени, от сбора и хранения до использования модели ИИ. Например, чтобы остановить утечки или нежелательные изменения, банку, который использует ИИ для выявления мошенничества, необходимо будет зашифровать данные своих транзакций.

Кроме того, еще одно неудобство, требующее проработки, — это необходимость защиты модели от изменений, которые могут изменить порядок ее выполнения. Конфиденциальность при использовании систем искусственного интеллекта, например, в тех случаях, когда деликатные темы, такие как здравоохранение, требуют частной медицинской документации, становится более важной.

Таким образом, чтобы персональные данные были в безопасности и обрабатывались должным образом, компании должны соблюдать правила конфиденциальности и лучшие практики. В таких областях, как система здравоохранения, эти меры конфиденциальности имеют первостепенное значение с точки зрения защиты данных и доверия пациентов.

Важность ИИ ТРиСМ

Помимо ключевых принципов, давайте рассмотрим, почему AI TRiSM так важен для решения нескольких важных проблем.

• Реальные сценарии риска

Иногда модели ИИ дают неожиданные результаты, называемые галлюцинациями, которые могут иметь негативные или неточные последствия. Используя необъективные критерии, система искусственного интеллекта налоговых органов Нидерландов неправильно определила, что семьи причастны к мошенничеству в сфере социального обеспечения. Для многих это привело к финансовым трудностям. Это служит суровым напоминанием о необходимости принятия ИИ справедливых и открытых решений, чтобы избежать таких негативных последствий.

• Уязвимость к кибератакам

Системы искусственного интеллекта также могут быть атакованы киберпреступниками. Система искусственного интеллекта имеет дело с конфиденциальными данными, и необходимо укрепить систему против утечек данных, вредоносного ПО или любых других угроз безопасности. Разрабатывая эти модели с учетом требований безопасности, мы можем повысить надежность этих моделей и данных, с которыми они работают, предотвращая дорогостоящие нарушения безопасности для предприятий и частных лиц.

Преимущества ИИ ТРиСМ

Давайте посмотрим на преимущества AI TRiSM и то, как он помогает организациям оптимизировать использование ИИ:

Одним из основных преимуществ AI Trust Risk Management и Security Management является точность. Платформа включает в себя многофакторную аутентификацию, альтернативные варианты безопасного хранения данных и шифрование данных, чтобы гарантировать, что модели искусственного интеллекта будут обеспечивать правильный и надежный вывод. Эти процессы помогают снизить вероятность ошибок в процессах, основанных на искусственном интеллекте, помогая организациям принимать обоснованные решения на основе достоверной информации.

• Повышение эффективности и автоматизации

AI TRiSM помогает предприятиям повысить эффективность за счет автоматизации задач, которые обычно требуют ручного труда. Например, анализируя данные о клиентах с помощью безопасных систем искусственного интеллекта, компании могут быстро определять тенденции и возможности. Это позволяет им совершенствовать свои продукты и услуги, одновременно стимулируя рост бизнеса и улучшая качество обслуживания клиентов.

AI TRiSM необходим для безопасного применения моделей искусственного интеллекта. Он предлагает организациям надежную структуру, способную защитить системы искусственного интеллекта от слабых мест. Это включает в себя внедрение функций безопасности, предназначенных для ограничения несанкционированного доступа и защиты конфиденциальной информации, позволяющих компаниям внедрять модели искусственного интеллекта без риска их загрязнения или повреждения.

AI TRiSM Framework

Структура AI TRiSM содержит информацию и процессы, которые направлены на обеспечение всех ответственных этапов, связанных с разработкой, эксплуатацией и использованием моделей искусственного интеллекта. Речь идет об установлении доверия путем определения того, как должны строиться модели ИИ, как они будут работать и как ими будут управляться.

Объясняемость — один из важных принципов модели — гарантирует, что выводы, сделанные с помощью моделей ИИ, обоснованы и прозрачны. Это, в свою очередь, гарантирует, что организации сохранят ответственность и снизят предвзятость или неточные сообщения, генерируемые ИИ, в результатах ИИ.

Структура также содержит положения, которые защищают модели ИИ от внешних вторжений, таких как утечки данных и кибератаки. Это важно, поскольку в системы искусственного интеллекта будут передаваться конфиденциальные данные, и если есть какие-либо недостатки, ущерб может быть необратимым. Еще одна такая функция включает помощь в вопросах конфиденциальности, когда AI TRiSM предупреждает организации о том, как они будут использовать полученную личную информацию, обеспечивая при этом защиту правил конфиденциальности от перехвата других процессов, также связанных с пользователем.

Наконец, модели искусственного интеллекта постоянно совершенствуются в рамках AI TRiSM за счет повышения производительности, создавая эффективность операционных систем искусственного интеллекта как концентрации. Это помогает оптимизировать разработку, развертывание и обслуживание моделей ИИ, чтобы гарантировать постоянство желаемых результатов на протяжении всего времени.

“Искусственный интеллект — это новое электричество.“- Эндрю Нг, пионер искусственного интеллекта

Ключевые действия AI TRiSM для компаний

Чтобы максимально эффективно использовать ИИ, сохраняя при этом риски, компаниям необходимо внедрять лучшие практики, обеспечивающие безопасность, этику и успех в бизнесе. Вот некоторые важные действия:

Первым шагом является создание специализированной группы для надзора за инициативами AI TRiSM внутри организации. Эта группа должна иметь обширный опыт разработки, внедрения на практике и постоянного совершенствования политик AI TRiSM. Целевая группа должна следить за тем, насколько хорошо работают эти правила, и решать любые возникающие изменения или проблемы. Обучение сотрудников вопросам опасностей, связанных с ИИ, и ответственному использованию технологий ИИ также должно быть приоритетом для команды.

• Сосредоточьтесь на бизнес-результатах

Компании должны уделять первоочередное внимание созданию прочной основы для безопасности, конфиденциальности и управления рисками систем искусственного интеллекта, а не просто выполнять минимум нормативных обязательств. Предприятия могут повысить производительность систем искусственного интеллекта, включив эти идеи в свой бизнес-план. Например, строгие меры безопасности должны быть включены в систему искусственного интеллекта, которая анализирует данные клиентов, чтобы защитить их от неправильного использования или незаконного доступа и гарантировать точность данных.

• Привлекайте экспертов из всех областей

Разработка систем искусственного интеллекта должна включать участие ряда экспертов для решения как технических, так и юридических аспектов. Привлечение специалистов по данным, бизнес-лидеров, специалистов по этике и юристов может помочь создать комплексную программу AI TRiSM. Например, юрист может дать рекомендации по вопросам соблюдения требований, специалист по данным может оценить данные обучения, а специалист по этике может предложить идеи по этическим практикам ИИ.

• Сделайте модели ИИ понятными

Прозрачность и интерпретируемость должны быть особенностями разработки модели ИИ. Для этого можно использовать предоставленные поставщиками инструменты или решения с открытым исходным кодом. Когда процесс принятия решений ИИ прозрачен, это помогает гарантировать, что модель действует этично и в соответствии с ценностями бизнеса и его клиентов. Например, инструменты объяснительности ИИ могут помочь в определении наиболее важных входных переменных, которые влияют на прогнозы модели, чтобы способствовать подотчетности и прозрачности.

• Защитите данные для различных нужд

Поскольку данные являются основой ИИ, их защита имеет важное значение. Чтобы защитить данные, используемые системами искусственного интеллекта, предприятия должны принять надлежащие меры безопасности, такие как шифрование, контроль доступа и анонимизация данных. Для разных моделей ИИ и сценариев использования могут потребоваться разные методы защиты данных. Предприятия могут защитить данные, гарантируя при этом соблюдение законов о конфиденциальности, настраивая эти методы в соответствии с конкретными требованиями.

• Обеспечьте точность и безопасность модели

Одна из самых болезненных ошибок, а также самая важная для сохранения доверия — это неправильная оценка моделей ИИ, что, естественно, время от времени может случаться. Организации должны сообщать об управлении рисками в работе ИИ для защиты данных и моделей. Частично это автоматизирует тестирование моделей для проверки их правильности и выявления посторонних данных. Таким образом, организации могут оградить себя от возможных угроз и рисков, включая саботаж моделей или загрязнение данных, и стремятся гарантировать, что их системы искусственного интеллекта эффективны и работают так, как задумано, надежно и стабильно.

Вы знали?
Прозрачные системы искусственного интеллекта могут помочь завоевать доверие пользователей и заинтересованных сторон. Сделав модели ИИ более понятными и объяснимыми, вы сможете повысить доверие пользователей и снизить риск непредвиденных последствий. Преследуя Инженер по искусственному интеллекту Конечно, вы можете приобрести навыки, необходимые для создания продуктов на базе искусственного интеллекта, которые не только функциональны, но также этичны и ориентированы на пользователя.

Сценарии и примеры использования AI TRiSM

Давайте рассмотрим два примера, когда AI TRiSM эффективно использовался, чтобы изменить ситуацию:

• Вариант использования 1: Обеспечение справедливости и прозрачности в моделях ИИ

Датское управление бизнеса (DBA) стремилось обеспечить надежность своих моделей искусственного интеллекта. С этой целью он искал механизмы для внедрения стратегий, которые способствовали бы подотчетности, прозрачности и справедливости.

Скажем, они создали систему, которая измеряла показатели своих моделей и постоянно проверяла справедливость ожидаемых результатов. Благодаря управлению 16 системами искусственного интеллекта, предназначенными для мониторинга финансовых транзакций на миллиарды евро, мы обеспечиваем необходимую эффективность и надежность технологии.

Благодаря этим средствам они не только повысили доверие заинтересованных сторон к стратегии, но и сделали свои системы искусственного интеллекта более этичными.

• Вариант использования 2: построение моделей ИИ с четкими причинно-следственными объяснениями

Датская фирма Abzu создала решение на базе искусственного интеллекта, которое создает модели, которые четко и количественно поддерживают причинно-следственные связи. Их технология оказалась особенно полезной в сфере здравоохранения, позволяя клиентам принимать более обоснованные решения, например, при создании лекарств для лечения рака молочной железы.

ИИ Абзу может находить скрытые закономерности в огромных наборах данных, которые люди могут не заметить. Этот продукт выделяется своей способностью объяснять, как он достиг конкретных результатов, что способствует доверию между пациентами и медицинскими экспертами. Благодаря этим объяснимым моделям Абзу оказал большое влияние на уход за пациентами и медицинские исследования.

Будущее ИИ ТРиСМ

В будущем AI TRiSM придется развивать в тандеме с такими инновациями, как периферийный искусственный интеллект и квантовые вычисления, одновременно решая новые моральные дилеммы, возникающие в результате расширения применения ИИ. Отрасли будут меняться по мере развития генеративного искусственного интеллекта, открывая новые возможности для инновационных и эффективных приложений, а также создавая новые проблемы, требующие внимания.

Развертывание фреймворков AI TRiSM будет более важным, чем когда-либо, поскольку ИИ становится неотъемлемой частью как повседневной жизни, так и бизнеса. Эти структуры помогают компаниям использовать потенциал ИИ, одновременно управляя рисками, соблюдая меняющиеся нормативные требования и обеспечивая безопасность и прозрачность его использования.

Заключение

В заключение, AI TRiSM предоставляет предприятиям организованный метод контроля опасностей технологий искусственного интеллекта при оптимизации их потенциала. Компании могут разрабатывать надежные и эффективные модели искусственного интеллекта, концентрируясь на безопасности, конфиденциальности, объяснимости и ответственности. Учитывая, как быстро развивается искусственный интеллект, для предприятий как никогда важно включать методы AI TRiSM, чтобы гарантировать, что их системы продолжают оставаться безопасными, этичными и прозрачными, одновременно укрепляя доверие между заинтересованными сторонами и клиентами.

Для тех, кто заинтересован в получении навыков, необходимых для эффективного внедрения AI TRiSM и управления им, программа «Инженер по искусственному интеллекту» от Simplilearn предлагает комплексное обучение. Эта программа дает профессионалам знания, позволяющие не только использовать возможности ИИ, но и ответственно и инновационно решать его задачи, что позволяет им управлять трансформацией ИИ в своих организациях.

Хотите ли вы оставаться впереди и расти в своей карьере? Если да, то ознакомьтесь с нашими уникальными программами искусственного интеллекта и генеративного искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

1. Почему AI TRiSM является трендовой технологией?

AI TRiSM находится в тренде, потому что он обеспечивает безопасность, этику и прозрачность моделей искусственного интеллекта, устраняя растущую обеспокоенность по поводу влияния искусственного интеллекта на конфиденциальность и подотчетность.

2. Как реализовать ИИ ТРиСМ?

Чтобы внедрить AI TRiSM, создайте специальную команду, разработайте политики искусственного интеллекта и сосредоточьтесь на мониторинге, объяснимости, безопасности и конфиденциальности для систем искусственного интеллекта.

3. Каковы проблемы AI TRiSM?

Проблемы включают решение этических проблем, обеспечение соответствия изменяющимся правилам и интеграцию безопасности ИИ в различные бизнес-функции.

4. Является ли ИИ лучшим решением для будущего?

ИИ имеет огромный потенциал на будущее, стимулируя инновации и эффективность, но его успех зависит от ответственного и этического внедрения.

5. Как создать чат-бота с искусственным интеллектом?

Чтобы создать чат-бота с искусственным интеллектом, выберите платформу, определите ее назначение, обучите ее соответствующим данным и интегрируйте ее на свой веб-сайт или приложение для тестирования и развертывания.