Todas las empresas deben tener estrategias de mitigación de riesgos, pero para aquellas que trabajan con inteligencia artificial, gestión de riesgos Es esencial. Esto se debe a que, si bien las prácticas tradicionales de gestión de riesgos de software y ciberseguridad proporcionan una base, las cualidades únicas de la IA requieren un enfoque especializado.
Este blog explica las complejidades de la adopción. Gestión de riesgos de IASe analizan los conceptos fundamentales de los riesgos asociados a la IA y la implementación de marcos eficaces que se alineen con el despliegue responsable de estas tecnologías.
¿Cuáles son los riesgos potenciales asociados con los sistemas de IA?
A medida que los sistemas de inteligencia artificial se integran en nuestras vidas, presentan posibles consecuencias negativas y amenazas. Contamos con vehículos autónomos, procesos de toma de decisiones algorítmicos, sistemas de IA generativos con capacidades de procesamiento del lenguaje natural integradas en chatbots, y mucho más. Por ello, estas tecnologías de IA presentan riesgos que deben gestionarse con cuidado.
El riesgo relacionado con la IA abarca una variedad de preocupaciones. Privacidad de la IA Pueden surgir problemas por la recopilación y el análisis de datos no seguros. Los riesgos operativos surgen de vulnerabilidades de seguridad específico de los modelos que los actores maliciosos podrían explotar.
Puede haber problemas de imparcialidad y sesgo en los algoritmos de toma de decisiones, así como de transparencia al comprender cómo los sistemas de IA llegan a sus conclusiones. Finalmente, las entradas maliciosas podrían afectar la seguridad en aplicaciones como la robótica autónoma.
Para abordar eficazmente los riesgos relacionados con la IA es necesario comprender en profundidad estos posibles peligros y aplicar medidas estrategias y marcos para mitigar y gestionar los riesgos en todo el Ciclo de vida de la IA y cadena de suministro, desde el desarrollo hasta la implementación.
Diferencia entre el riesgo de la IA y el riesgo del software tradicional
La gestión tradicional de riesgos de software se centra en problemas como errores, fallos del sistema y brechas de seguridad. Estos surgen de prácticas de seguridad deficientes durante el desarrollo, la implementación o el uso de herramientas de IA.
Los riesgos asociados con la IA, por otro lado, van más allá de estas preocupaciones. Estos sistemas se construyen utilizando algoritmos complejos entrenados con grandes cantidades de datos. Por lo tanto, a menudo plantean desafíos relacionados con el sesgo, la imparcialidad, la interpretabilidad y las implicaciones éticas de la toma de decisiones automatizada. Por lo tanto, son riesgos éticos y legales, más que meros riesgos de seguridad.
Los marcos de riesgo y las metodologías existentes diseñadas para aplicaciones de software tradicionales no son adecuados para mitigar los riesgos en estos casos.
Por supuesto, ciertas características de los sistemas de IA, si bien son riesgosas, también pueden ofrecer beneficios sustanciales. Por ejemplo, el uso de modelos de IA preentrenados y aprendizaje por transferencia Es esencial en el proceso de gestión de riesgos. Puede impulsar la investigación, mejorar la precisión y fortalecer la resiliencia en comparación con modelos y metodologías alternativas.
A utilizar la IA de forma responsableEs importante comprender el contexto en el que se utiliza. Esto ayuda a los actores de IA (quienes trabajan con IA, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, gerentes de producto y partes interesadas del negocio) a evaluar el nivel de riesgo y determinar las mejores prácticas y estrategias de gestión adecuadas.
A diferencia del software convencional, los datos representan uno de los mayores riesgos asociados a las tecnologías de IA. Estos sistemas necesitan una gran cantidad de datos para aprender y mejorar sus resultados. No toda esta información puede representar con precisión o adecuación el contexto o el uso previsto del sistema. Por ejemplo, uno de los riesgos del modelo de un sistema de IA médica podría ser que esté diseñado para pacientes mayores, pero se haya entrenado con datos de personas principalmente jóvenes.
En algunos casos, no existe una respuesta correcta clara ni una verdad fundamental, lo que dificulta la evaluación objetiva de los resultados de la IA y afecta la confianza en ella. ¿Cómo se garantiza la imparcialidad y precisión del sistema de IA cuando no se tiene base para la evaluación? Problemas como el sesgo perjudicial y otros problemas de calidad de los datos pueden reducir la confianza en los sistemas de IA.
¿Por qué necesita un marco de gestión de riesgos de IA (AI RMF)?
Las tecnologías de inteligencia artificial tienen el potencial de revolucionar las industrias al automatizar tareas rutinarias o extraer información valiosa de los datos. Sin embargo, estas capacidades conllevan riesgos potenciales. marco de gestión de riesgos, como el Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (NIST AI RMF) o el Ley de AI de la UE, es necesario introducir prácticas de IA que mitiguen estos problemas y ayuden a:
Mantener el cumplimiento
Varias jurisdicciones están promulgando leyes para regular los sistemas de IA y cumplimiento de estas regulaciones Es esencial. Sin embargo, un marco de gestión de riesgos (RMF) de IA necesita más que simples requisitos regulatorios para gestionar eficazmente los factores de riesgo. Es una necesidad, ya que una gestión de riesgos eficaz refuerza la resiliencia de su organización.
Infundir confianza en las partes interesadas
Un MGR de IA proporciona un marco estructurado para identificar, evaluar y mitigar riesgos potenciales. Las prácticas de gestión de riesgos ayudan a las organizaciones a demostrar su compromiso con la transparencia, la rendición de cuentas y la responsabilidad. Este enfoque para la adopción de la IA inspira confianza entre las partes interesadas, como clientes, inversores y socios.
Mantener la reputación
Las redes sociales permiten que las noticias, especialmente las malas, se difundan rápidamente. Cualquier incidente relacionado con la IA, ya sea con algoritmos sesgados o filtraciones de datos, puede causar graves daños a la reputación. Un marco de referencia de riesgos (RMF) actúa como un escudo protector que ayuda a anticipar y responder eficazmente a los riesgos potenciales.
Marco de gestión de riesgos de IA del NIST (NIST AI RMF)
El Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NITS) es un conjunto de directrices que ayudan a las organizaciones a desarrollar, utilizar y gestionar sus sistemas de IA de forma responsable. Considera la tolerancia, la medición y la priorización de riesgos de la organización para ayudarla a tomar mejores decisiones en materia de IA. Ofrece un enfoque estructurado para identificar posibles daños y mejorar la fiabilidad de los sistemas de IA.
Ley de Inteligencia Artificial de la UE (Ley de IA de la UE)
Si bien el Marco de Gestión de Riesgos de Inteligencia Artificial del NIST es una guía, Ley de AI de la UE Es una regulación que garantiza la seguridad y la transparencia de los sistemas de IA. También garantiza que respeten los derechos fundamentales de los usuarios mediante prácticas responsables de IA. Esta ley clasifica los sistemas de IA en cuatro niveles de riesgo: mínimo, limitado, alto e inaceptable. Cada nivel tiene sus propios requisitos y respuestas al riesgo. Los sistemas con riesgos mínimos y limitados requieren poca o ninguna supervisión humana, mientras que los sistemas de alto riesgo tienen controles más estrictos. Se prohíbe el uso de sistemas de IA que presenten un riesgo inaceptable.
Identificación de los riesgos de la IA
Para gestionar los riesgos relacionados con la IA, primero es necesario identificarlos y categorizarlos. Las dimensiones clave de los riesgos de la IA abarcan diversas áreas críticas:
Privacidad
La IA genera inquietudes relacionadas con la recopilación y el uso invasivos de datos. También es necesario estar alerta ante el acceso no autorizado a información confidencial. Es importante reconocer que, si no se gestionan con cuidado, los sistemas de IA pueden comprometer inadvertidamente la privacidad de las personas.
Seguridad
Los sistemas críticos se enfrentan al potencial de acceso no autorizado y a la vulnerabilidad ante ciberamenazas. A medida que los algoritmos de IA se integran cada vez más en sus estructuras organizacionales, debe... protegerse contra estos peligros, si desea mantener la integridad de las operaciones.
Justicia
Los sistemas de IA no son inmunes a los sesgos. Las preocupaciones sobre la equidad surgen cuando existe un sesgo en los procesos de toma de decisiones. Es fundamental identificar y eliminar los sesgos para evitar la discriminación en los resultados algorítmicos y lograr resultados equitativos entre diversos grupos de usuarios, utilizando la IA de forma responsable.
Transparencia
La toma de decisiones de la IA suele estar oculta tras algoritmos complejos, lo que genera una falta de visibilidad sobre cómo el modelo toma decisiones. Esto genera preocupación por la opacidad o inexplicable de los modelos. La transparencia puede contribuir a generar confianza y comprensión dentro y fuera de la organización.
Seguridad y rendimiento
La IA presenta una serie de riesgos asociados con la seguridad y el rendimiento. Fallos operativos imprevistos pueden afectar a toda la empresa. El rendimiento del modelo puede deteriorarse con el tiempo. Es necesario abordar estos desafíos con diligencia para garantizar la fiabilidad y la longevidad de los sistemas de IA.
Identificación del contexto de estos riesgos
Comprender el contexto en el que surgen los riesgos es esencial para una gestión de riesgos específica y un uso responsable de la IA. Los siguientes contextos proporcionan un marco integral:
- Datos: Calidad, origen y uso del material de formación
- Selección de modelos y entrenamiento: Opciones algorítmicas y metodologías de entrenamiento
- Implementación e infraestructura: Desafíos asociados con la implementación del sistema
- Contratos y seguros: Acuerdos legales y mecanismos de transferencia de riesgos
- Legal y regulatorio: Cumplimiento de las leyes y regulaciones aplicables
- Negocios y cultura: Políticas internas, pautas éticas y cultura organizacional
Cómo evitar fallos comunes en la gestión de riesgos de la inteligencia artificial
Las consecuencias de no gestionar los riesgos de la IA pueden ser de gran alcance. Es necesario adoptar estrategias proactivas para evitar los problemas más comunes. A continuación, se presentan algunos enfoques clave:
Automatizar la gestión de riesgos de la IA
La evaluación manual de los riesgos de la IA puede requerir mucho tiempo y los humanos son propensos a descuidos. Para solucionar esto, se recomienda utilizar herramientas basadas en IA para la evaluación de riesgos. Estas herramientas permiten analizar rápidamente grandes conjuntos de datos, identificar riesgos potenciales y gestionarlos mejor para crear sistemas de IA fiables.
Validación en tiempo real
Las evaluaciones de riesgos estáticas pueden no ser adecuadas para la naturaleza dinámica de las operaciones de IA. En su lugar, se deben implementar modelos de riesgo adaptativos y mecanismos de validación en tiempo real durante la operación de IA. Estos monitorean y evalúan el riesgo continuamente, lo que permite respuestas inmediatas a las amenazas y vulnerabilidades emergentes.
Pruebas integrales
Una gestión eficaz de riesgos requiere pruebas exhaustivas. Una evaluación exhaustiva de diversos escenarios y casos de uso puede ayudar a identificar posibles debilidades y... vulnerabilidades en los sistemas de IAEsto incluye situaciones simuladas que imitan condiciones del mundo real, lo que puede brindar información sobre el rendimiento de la IA en diferentes circunstancias.
Eficiencia de recursos
El uso ineficiente de recursos puede obstaculizar la eficacia de la gestión de riesgos. Optimice la asignación de recursos para que las herramientas, tecnologías y experiencia adecuadas se asignen a las áreas donde puedan tener el mayor impacto en la gestión de riesgos de la IA. Esto también ayuda a optimizar las operaciones.
Gestión de riesgos de IA con BigID
BigID es líder en la industria Plataforma DSPM Para la privacidad, seguridad y gobernanza de datos, ofrece soluciones intuitivas y personalizadas para empresas de todos los tamaños. Mediante tecnologías avanzadas de IA y aprendizaje automático, la plataforma escanea, identifica y correlaciona automáticamente los datos de su organización a gran escala, ya sea en... en la nube o en las instalaciones, en todas sus formas almacenadas. Garantiza la seguridad de los sistemas de IA mediante la implementación de sólidas estrategias de mitigación de riesgos, como:
- Identificación de información personal identificable y otros datos confidenciales: Descubra y clasifique automáticamente datos estructurados y no estructurados para identificar PII Como números de tarjetas de crédito, números de la Seguridad Social, datos de clientes, propiedad intelectual y otros datos confidenciales de toda su infraestructura. Comprenda exactamente qué datos almacena, antes de que se usen indebidamente en sistemas de IA o LLM.
- Alinearse con los marcos de gobernanza de la IA: El rápido desarrollo y uso de la IA viene acompañado de nuevos marcos y regulaciones en evolución como el Orden ejecutiva sobre inteligencia artificial y el Directrices para el desarrollo seguro de IAAmbos requieren el uso responsable y ético de la IA. Nuestro enfoque de seguridad por diseño permite a su organización cumplir con las nuevas regulaciones de IA.
- Minimización de datos: Identifique y minimice automáticamente los datos redundantes, similares y duplicados. Mejore la calidad de los datos de los conjuntos de entrenamiento de IA, a la vez que reduce la superficie de ataque y mejora la postura de seguridad de su organización.
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