La IA generativa, un subconjunto de la inteligencia artificial, ha surgido como una fuerza poderosa con su notable capacidad para generar contenido y datos de forma autónoma. IA Generativa Ha transformado para siempre el panorama tecnológico y creativo del entorno laboral. Sin embargo, su increíble potencial para impulsar la innovación conlleva riesgos, lo que implica una compleja red de consideraciones legales y regulatorias. Si bien promete transformar industrias, desde la salud hasta el entretenimiento, la educación y la atención al cliente, este poder transformador presenta varios desafíos.
A continuación, se presentan ocho prácticas recomendadas para ayudarlo a reducir el riesgo de la IA generativa y navegar por el panorama legal y regulatorio de manera efectiva:
1. Comprender las leyes y regulaciones de la IA
A medida que la IA Generativa se integra cada vez más en diversas industrias, plantea complejas cuestiones legales y regulatorias. Estas cuestiones giran en torno a la privacidad de los datos, la seguridad, el riesgo, la propiedad intelectual, el uso ético y más. Comprender y desenvolverse en este complejo panorama legal es esencial para las organizaciones que buscan aprovechar... beneficios de la IA generativa evitando al mismo tiempo posibles ramificaciones legales y multas elevadas.
2. Establecer un marco claro de gobernanza de datos de IA
Marcos de gobernanza de la IA Proporcionar un enfoque estructurado para garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen y utilicen de forma responsable, ética y transparente. Además, un Marco de gobernanza de datos de IA Debe describir cómo se recopilan, procesan, almacenan y comparten los datos. Debe definir claramente las funciones y responsabilidades para el manejo de datos y establecer procedimientos para su protección. Garantizar que los proyectos de IA Generativa cumplan con estas directrices y políticas.
3. Evaluar las implicaciones éticas del uso de tecnologías de IA
Más allá de los requisitos legales, las consideraciones éticas son primordiales al trabajar con IA Generativa. Estas consideraciones incluyen la imparcialidad y la equidad, la transparencia y el uso responsable del contenido generado por IA. Los sistemas de IA Generativa a veces pueden producir contenido éticamente cuestionable o sesgado. Esto puede tener consecuencias legales, ya que algunas jurisdicciones han introducido o propuesto regulaciones que abordan explícitamente la imparcialidad y la equidad en los sistemas de IA.
4. Proporcionar transparencia y concientización
La transparencia y la explicabilidad son esenciales para mantener la confianza y cumplir con los requisitos legales. Muchas normativas, como el RGPD, exigen que las personas sean informadas sobre cómo se utilizan sus datos y tengan derecho a comprender e impugnar las decisiones automatizadas. Al implementar IA Generativa, asegúrese de que sus sistemas expliquen claramente sus acciones y decisiones, especialmente cuando afecten a los derechos de privacidad de las personas.
5. Realizar una evaluación de impacto sobre la privacidad (PIA)
Realizar evaluaciones de impacto ambiental (EIA) ayuda a evaluar el riesgo potencial para la privacidad de las personas al evaluar e implementar tecnologías de IA. Al utilizar IA generativa, especialmente en aplicaciones que involucran datos personales, realizar una EIA puede ser crucial. Esta evaluación debe considerar los factores de recopilación, almacenamiento, procesamiento y compartición de datos. También debe evaluar el impacto potencial en las personas y las medidas para proteger su privacidad.
6. Implementar políticas de retención y minimización de datos
Minimización de datos, retención y limitación de la finalidad son principios fundamentales de normativa de privacidad y protección de datos. Las organizaciones deben aplicar cinco prácticas recomendadas clave al utilizar IA generativa para mitigar los riesgos: minimizar la recopilación de datos a lo que es esencial para el propósito previsto, establecer políticas claras de retención de datos, definir y documentar propósitos precisos de recopilación y uso de datos, capturar el consentimiento informado e implementar procesos seguros de eliminación de datos cuando los datos ya no sean necesarios.
7. Introducir medidas sólidas de seguridad de datos
La seguridad de los datos es otro aspecto crucial para desenvolverse en el panorama legal de la IA Generativa. La confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos son fundamentales para el cumplimiento normativo y el uso responsable de la IA. Colaborar estrechamente con los responsables de su organización... Director de Seguridad de la Información (CISO) garantizará que los sistemas de IA generativa estén protegidos contra amenazas a la seguridad, incluido el cifrado de datos, la actualización periódica de los protocolos de seguridad y el monitoreo del acceso no autorizado.
8. Desarrollar un plan de respuesta ante infracciones
A pesar de todos los esfuerzos, pueden ocurrir filtraciones de datos, lo que requiere planes de respuesta bien definidos. Estos planes deben incluir procesos para detectar e investigar filtraciones y la notificación oportuna de... partes afectadas y las autoridades reguladoras, y las medidas para mitigar el impacto. Los componentes clave incluyen la implementación de mecanismos de detección, la notificación inmediata a las personas y autoridades afectadas, las medidas inmediatas de mitigación y remediación, y el desarrollo de planes de comunicación para abordar las preocupaciones de los medios de comunicación y los clientes, junto con consultas legales para garantizar el cumplimiento de la normativa. leyes de notificación de violaciones de datos y mitigar las posibles consecuencias legales.
Lograr el cumplimiento normativo y reducir el riesgo de la IA generativa con BigID
BigID Permite a las organizaciones comprender mejor sus datos y cumplir con los requisitos de privacidad específicos de la IA. La plataforma integral de BigID Proporciona una solución integral para Gobernanza de la IA y gestión del ciclo de vida de los datos— brindando a las organizaciones las herramientas para cumplir con el cambiante panorama regulatorio. Con BigID, las organizaciones pueden:
- Adoptar la IA de forma responsable: Gobernar los LLM para evitar fugas de datos y las infracciones, y reducir el riesgo. BigID puede encontrar, catalogar y gestionar datos no estructurados para LLM e IA conversacional.
- Habilitar la privacidad y protección en los LLM: Implementar protocolos de seguridad estrictos para proteger los modelos de IA generativa de amenazas cibernéticas y violaciones de datos. Habilitar la confianza cero, reducir la amenaza del riesgo interno y Proteja sus datos no estructurados en todo el panorama de datos.
- Alerta sobre riesgos y violaciones de políticas: Habilite nuevas políticas para administrar y monitorear riesgos potenciales y marcar automáticamente cuando haya datos confidenciales o regulados.
- Entrenar modelos de IA: Validar que los modelos de IA se estén entrenando con los datos correctos – ya sea por contexto, sensibilidad, residencia, tipo, categoría o más.
- Implementar la minimización de datos: Implementar la gobernanza y los controles de la IA para automatizar la remediación, retencióny flujos de trabajo de eliminación - a minimizar automáticamente datos sensibles, duplicados, similares y redundantes.
- Agilizar la respuesta ante infracciones: Identifique los datos comprometidos y los consumidores afectados por una presunta violación de datos y agilice la respuesta a incidentes.
- Acelerar la reducción de riesgos: Generar resúmenes de gestión de la postura de seguridad, automatizar las evaluaciones de riesgosy obtenga acciones recomendadas para remediar en función del riesgo de los datos.
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