La gouvernance de l'IA est depuis longtemps essentielle pour les organisations, car elle fournit un cadre pour prioriser les investissements en intelligence artificielle. Elle garantit la transparence, l'auditabilité, la sécurité et la conformité de la gestion des données. Mais aujourd'hui, avec l'essor de technologies transformatrices comme les grands modèles de langage, comme ChatGPT, l'importance de la gouvernance de l'IA est cruciale. Gouvernance de l'IA est encore plus prononcé.
L'accessibilité et la facilité d'utilisation offertes par ChatGPT, BERT, T5, CTRL et d'autres modèles de langage émergents ont permis à un large éventail d'utilisateurs de tester les capacités de intelligence artificielle générative — repousser les limites de la création de contenu et de la recherche d'informations. La caractéristique unique de l'IA interactive et générative, alimentée par le traitement du langage naturel, a donné naissance à un assistant virtuel incomparable, doté d'un savoir apparemment illimité.
Risques liés à l'IA générative
L'essor des grands modèles linguistiques n'est pas sans susciter des inquiétudes, principalement liées au risque potentiel d'intégration d'informations personnelles ou sensibles lors de leur apprentissage. De plus, les utilisateurs finaux peuvent partager par inadvertance des données confidentielles avec le modèle, ce qui soulève des questions sur la confidentialité et la sécurité des données. Alors que les organisations construisent leurs réseaux génératifs à partir de données structurées et non structurées provenant de diverses sources, elles doivent assurer une gouvernance rigoureuse pour prévenir les biais et atténuer les risques.
Par exemple, de nombreuses entreprises exploitent initialement les technologies open source pour créer leurs propres chatbots à partir de la documentation technique et des wikipédias internes afin de créer du contenu digeste et facilement consultable par tous leurs employés.
Ce nouveau besoin de chatbots et de LLM spécifiques à l’industrie peut être observé avec BloombergGPT. Un chatbot qui sera utilisé pour gérer la reconnaissance des entités nommées, la différenciation des tons à travers analyse des sentiments, et répond aux questions financières, simplifiant ainsi les besoins des employés du secteur financier. Le chatbot a été développé à partir des données financières du terminal Bloomberg, créant ainsi un modèle unique en son genre, spécifique au secteur financier. Les organisations qui développent des modèles sur mesure tireront parti de ces données. données non structurées, ce qui peut être risqué si la sensibilité de ces données est inconnue pendant la formation.
Comment mettre en œuvre une gouvernance efficace de l'IA
Mettre en œuvre Gouvernance de l'IA En effet, les organisations doivent impliquer les principales parties prenantes qui jouent déjà un rôle important dans les cadres de gouvernance. Les professionnels de la protection de la vie privée, forts de leur expertise dans les cas d'utilisation technologiques complexes et les modèles réglementaires mondiaux, offrent des perspectives précieuses au-delà des considérations de confidentialité. Les principes fondamentaux de la protection de la vie privée définissent les données personnelles, mais les risques liés à l'IA vont au-delà. au-delà de la seule vie privéeC’est pourquoi l’implication des professionnels de la protection de la vie privée dans l’élaboration des politiques et la gestion du contrôle est cruciale.
Le rôle des équipes de sécurité dans la gouvernance de l'IA est tout aussi important. À mesure que les technologies d'IA générative évoluent pour englober des programmes de transformation de plus grande envergure, elles sont exposé via des APILes équipes de sécurité doivent se protéger proactivement contre les violations et remédier aux vulnérabilités de l'infrastructure d'IA. Il est impératif de garantir des contrôles d'accès appropriés et de mettre en œuvre des mesures de sécurité robustes pour préserver l'intégrité des systèmes d'IA.
Le troisième acteur clé de la réussite de l'adoption d'un cadre de gouvernance de l'IA est l'équipe chargée des données. Tandis que les équipes chargées de la confidentialité et de la sécurité se concentrent sur la création et la mise en œuvre des politiques, l'équipe chargée des données assume la responsabilité essentielle de la gouvernance et de la supervision des données elles-mêmes. Il est crucial de reconnaître que les données au sein de la gouvernance de l'IA ne sont pas isolées ; elles représentent plutôt les différentes unités opérationnelles responsables de la création, de l'enrichissement ou de la suppression des données qui sous-tendent les différents processus et opérations métier. Ainsi, les données quotidiennes, hebdomadaires et mensuelles sont traitées. gestion du cycle de vie des données est essentiel pour garantir la conformité aux cadres en constante évolution.
La gouvernance de l'IA s'appuie sur les fondements des cadres de gouvernance existants pour l'information et les données, représentant la prochaine évolution pour répondre aux changements rapides et à la complexité des organisations d'aujourd'hui. Son utilisation témoigne de la reconnaissance que les avancées technologiques exigent une approche globale de la gouvernance.
En intégrant la gouvernance de l’IA dans leurs opérations, les organisations peuvent relever de manière proactive les défis associés aux technologies émergentes tout en maintenant les normes les plus élevées d’éthique, de responsabilité et de transparence.
Alors que de nombreux secteurs des services financiers, de la santé, des technologies et de la distribution connaissent une révolution transformatrice portée par la technologie, la gouvernance de l'IA apparaît comme un cadre nécessaire pour guider une utilisation responsable et éthique de l'intelligence artificielle. Grâce à la transparence, la responsabilité et la sécurité, les organisations peuvent exploiter la puissance de l'IA tout en se prémunissant contre les risques potentiels. La collaboration entre professionnels de la confidentialité, équipes de sécurité et experts en données est essentielle pour garantir un cadre de gouvernance de l'IA solide et en phase avec l'évolution du paysage réglementaire. En définitive, la gouvernance de l'IA représente la fusion harmonieuse de la technologie et des principes éthiques, ouvrant la voie à un avenir où l'intelligence artificielle contribuera positivement à la société.
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