Dans le paysage en constante évolution de la gestion des données, l'intelligence artificielle (IA) a révolutionné la façon dont nous stockons, traitons et analysons les données. Cependant, ce pouvoir révolutionnaire implique une grande responsabilité. Les organisations doivent s'assurer que l'IA, en particulier les LLM, n'utilise pas d'informations sensibles, personnelles, critiques ou réglementées comme matière première. Les organisations doivent mettre en œuvre des mesures appropriées. Gouvernance de l'IA et des contrôles pour atténuer les risques de confidentialité liés à l’exposition, à la fuite et à l’utilisation indésirables des données.
Notre récent webinaire conjoint avec AWS a exploré les défis et les meilleures pratiques pour naviguer dans la confidentialité et la protection des données à l'ère de IA et grands modèles linguistiques (LLM)Voici quelques-uns des domaines clés que nous avons abordés :
Comprendre les risques dans un monde d'IA
Dans cette nouvelle ère, nous avons discuté de l'importance cruciale de comprendre les risques et les menaces qui pèsent sur la confidentialité des données. Nous avons dévoilé les forces qui façonnent aujourd'hui la confidentialité des données, de la croissance exponentielle de l'IA à l'évolution du paysage réglementaire.
Un risque important associé à IA générativeRuben Falk, spécialiste des marchés financiers chez AWS, souligne le défi de la traçabilité et de la vérification de l'authenticité des réponses générées. Falk souligne que lorsqu'on interroge un modèle d'IA générative, il devient difficile de remonter à la source ou aux données d'entraînement d'origine. Ce manque de traçabilité entrave non seulement la validation de l'exactitude de la réponse, mais suscite également des inquiétudes quant au risque d'hallucinations, c'est-à-dire de réponses qui pourraient ne pas être fondées sur des informations factuelles. L'analyse de Falk souligne la complexité de garantir la fiabilité du contenu généré par l'IA, notamment lorsqu'il s'agit de comprendre l'origine et l'authenticité des informations fournies.
L'évolution du paysage de la confidentialité et de la protection des données
Nous mettons en lumière les dernières tendances et réglementations en matière de confidentialité et de protection des données. Se tenir informé de ces évolutions est essentiel pour assurer la conformité de votre organisation et préserver la confiance de vos clients.
Christopher Glover, directeur technique de terrain chez BigID, fournit des informations précieuses sur l'évolution du paysage de confidentialité des données et protection Dans le contexte de l'IA, il souligne les défis majeurs auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles naviguent entre l'IA et les nouvelles réglementations. Glover explique : « La nouveauté, c'est que nous commençons à voir apparaître une réglementation, et les entreprises doivent s'y préparer. » Il souligne que si différentes régions introduisent des réglementations sur l'IA, les approches diffèrent considérablement.
Les défis de la gouvernance des données à l'ère des LLM
Les grands modèles linguistiques (LLM) révolutionnent l'IA, mais ils engendrent également des défis de gouvernance uniques. Nous avons examiné ces subtilités et vous avons fourni les connaissances nécessaires pour mettre en œuvre des stratégies de gouvernance des données robustes, notamment lorsque les LLM sont impliqués.
Ruben Falk, spécialiste des marchés de capitaux chez AWS, préconise une bonne pratique pour les LLM : « N'attendez pas du modèle qu'il connaisse la réponse, apportez-lui les documents et données pertinents… de cette façon, vous contrôlez les faits sur lesquels ces réponses sont basées. » Cette approche améliore la traçabilité, minimise les hallucinations et permet la vérification croisée des réponses générées par le LLM avec les documents sources, renforçant ainsi l'importance d'un contrôle et d'une gouvernance méticuleux des données dans le contexte du LLM.
Meilleures pratiques pour un monde sécurisé basé sur l'IA
En ce qui concerne les bonnes pratiques pour garantir la sécurité dans un monde dominé par l'IA, Christopher Glover, directeur technique de BigID, souligne les types de données critiques à protéger : « Les données de vos clients, employés et fournisseurs, toute information privée sensible… toutes les catégories de données protégées susceptibles d'être biaisées… toutes leurs informations internes. » M. Glover souligne également la nécessité d'une vigilance accrue face aux sources de données tierces et au risque d'introduction de codes ou de données malveillants. Il souligne que la sécurisation du pipeline de développement de l'IA/ML est aussi cruciale que la protection des données qu'il traite.
Ruben Falk, spécialiste des marchés de capitaux chez AWS, approfondit ce point de vue en soulignant l'importance de la sécurité des modèles : « Ce ne sont pas seulement les données qui nécessitent une gouvernance, mais les modèles eux-mêmes. » Il aborde les pratiques établies pour les opérations de machine learning, l'explicabilité des modèles et la nécessité de filtrer et de se protéger des informations nuisibles, notamment dans le contexte de l'IA générative. Falk souligne que si certaines pratiques sont bien établies, d'autres, notamment dans le domaine de l'IA générative, continuent d'évoluer en raison de leur nouveauté.
Ensemble, leurs réflexions soulignent la nature multiforme de la sécurisation de l’IA et l’importance d’aborder de manière globale la sécurité des données et des modèles.
Des idées pratiques pour une application concrète
Nous avons dépassé la théorie. Nos experts ont fourni des conseils pratiques pour appliquer ces connaissances à des scénarios concrets. Pour les novices en IA, le webinaire a souligné l'importance de la formation et de la compréhension de la technologie. Former les équipes à l'IA et à son utilisation appropriée est essentiel pour poser des bases solides. L'établissement de normes éthiques et de contrôles de gouvernance dès le départ contribue à garantir adoption responsable de l'IA.
Les recommandations pour ceux qui se sont déjà lancés dans des projets d'IA comprenaient la garantie de transparence et d'explicabilité des modèles d'IA. La mise en œuvre de cadres pour attribution et explicabilité Il est essentiel d'instaurer la confiance avec les parties prenantes et les utilisateurs finaux. Se tenir informé des nouvelles considérations éthiques et des impacts sociétaux permet de prendre des décisions éclairées et de faire face à l'évolution des risques.
Si vous avez manqué notre webinaire, pas d'inquiétude ! Vous pouvez le regarder à la demande dès maintenant. iciAméliorez votre compréhension de la confidentialité des données à l’ère de l’IA et des LLM.
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