En el panorama en constante evolución de la gestión de datos, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un factor decisivo. La IA ha revolucionado la forma en que almacenamos, procesamos y analizamos los datos. Sin embargo, este poder revolucionario conlleva una gran responsabilidad. Las organizaciones deben garantizar que la IA, especialmente los LLM, no utilicen información sensible, personal, crítica o regulada como materia prima. Las organizaciones deben implementar las medidas adecuadas. Gobernanza de la IA y controles para mitigar los riesgos de privacidad derivados de la exposición, fuga y uso no deseados de datos.
Nuestro reciente seminario web conjunto con AWS exploró los desafíos y las mejores prácticas para abordar la privacidad y protección de datos en la era de IA y modelos de lenguaje extenso (LLM)Estas son algunas de las áreas clave que cubrimos:
Comprender los riesgos en un mundo de IA
En esta nueva era, analizamos la importancia crucial de comprender los riesgos y las amenazas a la privacidad de datos. Revelamos las fuerzas que configuran la privacidad de datos hoy en día, desde el crecimiento exponencial de la IA hasta la evolución del panorama regulatorio.
Un riesgo importante asociado con IA generativaUn desafío, destacado por Ruben Falk, especialista en mercados de capitales de AWS, es la trazabilidad y la verificación de la autenticidad de las respuestas generadas. Falk señala que, al consultar un modelo de IA generativa, resulta difícil rastrear la respuesta hasta su fuente original o datos de entrenamiento. Esta falta de trazabilidad no solo dificulta la validación de la precisión de la respuesta, sino que también genera inquietudes sobre la posibilidad de alucinaciones, respuestas que podrían no estar basadas en información veraz. La perspectiva de Falk enfatiza la complejidad de garantizar la fiabilidad del contenido generado por IA, especialmente al comprender el origen y la autenticidad de la información proporcionada.
El panorama cambiante de la privacidad y la protección de datos
Aclaramos las últimas tendencias y normativas en materia de privacidad y protección de datos. Mantenerse al día con estos avances es fundamental para que su organización cumpla con las normativas y conserve la confianza de sus clientes.
Christopher Glover, director de tecnología de campo en BigID, proporciona información valiosa sobre el panorama cambiante de privacidad de los datos y protección En el contexto de la IA, destaca los importantes desafíos que enfrentan las empresas al abordar la intersección de la IA y las regulaciones emergentes. Glover afirma: «La novedad es que estamos empezando a ver regulaciones, y las empresas deben prepararse para ello». Enfatiza que, si bien varias regiones están implementando regulaciones de IA, los enfoques difieren significativamente.
Desafíos de la gobernanza de datos en la era de los LLM
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) están transformando la IA, pero también presentan desafíos únicos de gobernanza. Analizamos estas complejidades para brindarle los conocimientos necesarios para implementar estrategias robustas de gobernanza de datos, especialmente cuando se utilizan LLM.
Ruben Falk, especialista en mercados de capitales de AWS, recomienda una práctica recomendada para los LLM: «No espere que el modelo conozca la respuesta; incorpórele los documentos y datos relevantes; de esta manera, controlará los hechos en los que se basan estas respuestas». Este enfoque mejora la trazabilidad, minimiza las alucinaciones y permite la verificación cruzada de las respuestas generadas por el LLM con los documentos fuente, lo que refuerza la importancia de un control y una gobernanza de datos meticulosos en el contexto del LLM.
Mejores prácticas para un mundo seguro impulsado por la IA
En cuanto a las mejores prácticas para garantizar la seguridad en un mundo impulsado por la IA, Christopher Glover, director de tecnología de campo de BigID, enfatiza los tipos de datos críticos que deben protegerse: "Los datos de sus clientes, empleados y proveedores, cualquier tipo de información privada sensible... cualquier tipo de datos protegidos que puedan estar sesgados... toda su información interna". Glover también destaca la necesidad de vigilancia respecto a las fuentes de datos de terceros y la posibilidad de introducción de código o datos maliciosos. Señala que proteger el proceso de desarrollo de IA/ML es tan crucial como proteger los datos que procesa.
Ruben Falk, especialista en mercados de capitales de AWS, complementa esta perspectiva al enfatizar la importancia de la seguridad de los modelos: «No solo los datos necesitan gobernanza, sino también los propios modelos». Analiza las prácticas establecidas para las operaciones de aprendizaje automático (ML), la explicabilidad de los modelos y la necesidad de filtrar y proteger contra información perjudicial, especialmente en el contexto de la IA generativa. Falk señala que, si bien algunas prácticas están consolidadas, otras, especialmente en el ámbito de la IA generativa, aún están evolucionando debido a su novedad.
En conjunto, sus conocimientos subrayan la naturaleza multifacética de proteger la IA y la importancia de abordar la seguridad de los datos y los modelos de manera integral.
Perspectivas prácticas para la aplicación en el mundo real
Fuimos más allá de la teoría. Nuestros expertos brindaron consejos prácticos para aplicar estos conocimientos en situaciones reales. Para quienes se inician en la IA, el seminario web destacó la importancia de la formación y la comprensión de la tecnología. Capacitar a los equipos en IA y su uso adecuado es esencial para sentar unas bases sólidas. Establecer estándares éticos y controles de gobernanza desde el principio ayuda a garantizar... adopción responsable de IA.
Las recomendaciones para quienes ya se han embarcado en proyectos de IA incluyeron garantizar la transparencia y la explicabilidad de los modelos de IA. Implementar marcos para atribución y explicabilidad Es crucial para generar confianza con las partes interesadas y los usuarios finales. Mantenerse al día con las nuevas consideraciones éticas y los impactos sociales ayuda a tomar decisiones informadas y a abordar los riesgos cambiantes.
Si te perdiste nuestro seminario web, no te preocupes. Puedes verlo a la carta ahora mismo. aquíMejore su comprensión de la privacidad de datos en la era de la IA y los LLM.
Autor
