Aborde a confiança, o risco e a segurança dos modelos de inteligência artificial

A IA generativa desperta um vasto interesse em experiências de inteligência artificial, mas as organizações geralmente não levam em consideração os riscos até que os modelos de IA ou aplicativos já estejam em produção ou em uso. Um programa abrangente de gestão da confiança, risco e segurança de IA (AI TRiSM) ajuda a integrar a tão necessária governança desde o início e assegura proativamente que os sistemas de IA sejam compatíveis, imparciais, confiáveis e protejam a privacidade de dados.

Se você não tem certeza se é necessário usar AI TRiSM, considere estes seis fatores determinantes de risco, os quais muitas vezes têm origem na má compreensão dos usuários sobre o que realmente acontece dentro dos modelos de IA.

• Não basta apenas explicar em termos de IA; é preciso ser capaz de articular:

  • Detalhes ou motivos que, para um público específico, esclarecem como um modelo funciona;

  • Pontos fortes e fracos do modelo;

  • Provável comportamento;

  • Quaisquer parcialidades possíveis.

• Torne visíveis os conjuntos de dados usados para treinar e os métodos empregados para selecionar esses dados se essas informações estiverem disponíveis a você. Isso pode ajudar a revelar possíveis fontes de parcialidade.

• A IA generativa pode potencialmente transformar como as empresas competem e trabalham, mas também injeta novos riscos que não podem ser abordados com controles convencionais.

• Em particular, riscos associados com aplicativos baseados na nuvem e hospedados de IA generativa são significativos e evoluem rapidamente.

• À medida que a sua organização integra ferramentas e modelos de IA de provedores terceirizados, você também absorve os grandes conjuntos de dados usados para treinar esses modelos de IA.

• Seus usuários poderiam acessar dados confidenciais dentro de modelos de IA de terceiros, possivelmente gerando consequências regulatórias, comerciais e para a reputação na sua organização.

• Processos de gestão de riscos especializados precisam ser integrados às operações do modelo (ModelOps) de IA para manter a inteligência artificial compatível, imparcial e ética.

• Não há muitas ferramentas prontas para uso, por isso, provavelmente será necessário desenvolver soluções personalizadas para o seu pipeline de IA.

• Os controles precisam ser aplicados continuamente, por exemplo, durante o desenvolvimento de aplicativos e modelos, teste e implementação e operações contínuas.

• Ataques maliciosos contra a IA, tanto locais quanto integrados a modelos de terceiros, levam a vários tipos de prejuízos e danos organizacionais, por exemplo financeiros, para a reputação ou relacionados a propriedade intelectual, informações pessoais ou dados de propriedade exclusiva. 

• Adicione controles especializados e práticas para testar, validar e melhorar a robustez dos fluxos de trabalho de IA além daqueles usados para outros tipos de aplicativos.

• A Lei de IA da União Europeia e outros modelos regulatórios da América do Norte, China e Índia já estabelecem regulamentações para gerenciar os riscos dos aplicativos de IA.

• Esteja preparado para cumprir regulamentações como as pertencentes à proteção da privacidade (para além do que já é exigido).