La discussion
Cette session dirigée par des experts s'est concentrée sur l'intersection de la vie privée et Gouvernance de l'IAAaron Weller et Gail Krutov ont analysé les complexités de la compréhension des lois et des cadres de l'IA, ainsi que les défis éthiques qu'ils posent. Ce webinaire s'adresse aux professionnels de la confidentialité, aux responsables de la sécurité des données et aux responsables de l'innovation prêts à adapter leurs stratégies axées sur la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité et de gestion des risques imposées par les bouleversements de l'IA dans divers secteurs.
Les 3 principaux points à retenir
1. Cadres de confidentialité adaptables pour l'IA
Les cadres traditionnels de protection de la vie privée sont insuffisants pour faire face aux risques émergents liés à l'IA. Les organisations doivent élaborer des stratégies pour tenir compte des réglementations sectorielles, des technologies d'IA génératrices, des directives éthiques et des exigences de conformité mondiales, telles que la Loi européenne sur l'IA et Alignement des valeurs nationales chinoises sur les données de formation à l'IA.
2. Collaboration interfonctionnelle et gouvernance évolutive de l'IA
La gouvernance de l'IA exige une cohésion d'équipe. Les dirigeants doivent prioriser la formation de comités interfonctionnels, l'établissement d'inventaires d'IA, la cartographie des flux de données et le déploiement de programmes de formation sur mesure pour sensibiliser tous les services. Encourager la collaboration réduit les cloisonnements, prévient les chevauchements d'efforts et garantit un processus efficace d'évaluation des risques.
3. Atténuation proactive des risques grâce à des outils et des processus
Les programmes de gestion des risques liés à l'IA réussis trouvent un équilibre entre innovation et risque. Ils s'appuient sur des outils pratiques, tels que numérisation automatisée des codes Pour les questions de confidentialité, la cartographie des données pour l'évaluation des risques, les mises à jour des fournisseurs sur les capacités d'IA et un système de tri pour la priorisation des risques, les organisations peuvent créer des stratégies d'atténuation des risques évolutives et exploitables qui s'alignent sur les attentes réglementaires.
Analyse approfondie : gestion de la portée des évaluations des risques liés à l'IA
Un concept critique discuté était la question de la dérive de la portée Évaluation de l'IA Processus. Selon Gail Krutov, définir clairement les critères d'approbation dès le départ permet aux équipes d'éviter les évaluations « automatiques ». C'est pourquoi la formation joue un rôle crucial ; les organisations doivent former les décideurs sur Principes de gouvernance de l'IA pour assurer la cohérence et la responsabilité.
Un autre aspect qui contribue à la définition du périmètre est l'exploitation des connaissances et des ressources existantes pour atténuer les risques. Par exemple, les efforts de déduplication permettent aux équipes de développer des processus de gouvernance basés sur les enseignements tirés des projets d'IA existants. Parallèlement, des contrats clairs avec les fournisseurs, ainsi que la notification et les tests des nouvelles fonctionnalités d'IA, contribuent à une supervision efficace. Comme l'a souligné Aaron Weller, la gestion des risques ne consiste pas à dire « non » à l'innovation ; il s'agit d'accompagner les équipes vers des « oui » responsables, dans le respect de garde-fous définis.
Citations mémorables
« La nature dynamique des systèmes d'IA exige des évaluations continues, et non des validations ponctuelles. Nous devons dépasser la conformité statique pour faire face aux complexités de l'IA. » – Gail Krutov
« Notre objectif est de faire évoluer la perception des équipes de conformité : de simples gardiens, elles deviennent des facilitateurs d'innovation responsable, en les aidant à dire « oui » dans le cadre de garde-fous définis plutôt que de simplement dire « non ». » – Aaron Weller
« Réduire les doublons grâce à un processus de gestion des risques réfléchi permet aux équipes de se concentrer sur l'innovation sans compromettre la sécurité. » – Gail Krutov
« L'IA fantôme existe parce qu'il est facile d'agir dans l'ombre, surtout si les employés pensent ne pas se faire prendre. Notre objectif est de faire connaître ces discussions et de créer un cadre de confiance. » – Aaron Weller
Ressources connexes
- Résumé de la solution : Relier les points entre les données et l'IA grâce à la gouvernance, au contexte et au contrôle
- Livre blanc : La confidentialité des données à l'ère de l'IA
- Livre blanc : Adoptez une IA responsable avec BigID Next
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