A IA generativa, um subconjunto da inteligência artificial, surgiu como uma força poderosa com sua notável capacidade de gerar conteúdo e dados de forma autônoma. IA generativa evoluiu para sempre o cenário tecnológico e criativo do ambiente de trabalho. No entanto, seu incrível potencial para impulsionar a inovação traz consigo riscos, trazendo consigo uma complexa rede de considerações legais e regulatórias. Embora prometa transformar setores, da saúde ao entretenimento, da educação ao atendimento ao cliente, esse poder transformador apresenta vários desafios.
Aqui estão 8 práticas recomendadas para ajudar você a reduzir o risco da IA generativa e navegar pelo cenário legal e regulatório de forma eficaz:
1. Compreender as leis e regulamentações da IA
À medida que a IA Generativa se integra cada vez mais a diversos setores, ela levanta questões jurídicas e regulatórias complexas. Essas questões giram em torno de privacidade de dados, segurança, risco, propriedade intelectual, uso ético e muito mais. Compreender e navegar nesse complexo cenário jurídico é essencial para organizações que buscam alavancar a benefícios da IA Generativa evitando potenciais ramificações legais e multas pesadas.
2. Estabelecer uma estrutura clara de governança de dados de IA
Estruturas de governança de IA fornecer uma abordagem estruturada para garantir que as tecnologias de IA sejam desenvolvidas e utilizadas de forma responsável, ética e transparente. Além disso, uma Estrutura de governança de dados de IA Deve descrever como os dados são coletados, processados, armazenados e compartilhados. Deve definir claramente as funções e responsabilidades para o tratamento de dados e estabelecer procedimentos para a proteção de dados. Garantir que os projetos de IA Generativa sigam essas diretrizes e políticas.
3. Avalie as implicações éticas do uso de tecnologias de IA
Além dos requisitos legais, considerações éticas são primordiais ao trabalhar com IA Generativa. Essas considerações incluem viés e justiça, transparência e o uso responsável de conteúdo gerado por IA. Sistemas de IA Generativa podem, às vezes, produzir conteúdo eticamente questionável ou tendencioso. Pode haver consequências legais, visto que algumas jurisdições introduziram ou propuseram regulamentações que abordam explicitamente o viés e a justiça em sistemas de IA.
4. Proporcionar transparência e conscientização
Transparência e explicabilidade são essenciais para manter a confiança e cumprir com os requisitos legais. Muitas regulamentações, como o GDPR, exigem que os indivíduos sejam informados sobre como seus dados são usados e tenham o direito de entender e contestar decisões automatizadas. Ao implementar IA Generativa, certifique-se de que seus sistemas expliquem claramente suas ações e decisões, principalmente quando afetam os direitos de privacidade dos indivíduos.
5. Realizar uma Avaliação de Impacto à Privacidade (PIA)
A realização de AIPs ajuda a avaliar o risco potencial à privacidade dos indivíduos ao avaliar e implementar tecnologias de IA. Ao utilizar IA Generativa, especialmente em aplicações que envolvem dados pessoais, a realização de uma AIP pode ser crucial. Essa avaliação deve considerar os fatores de coleta, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados. Também deve avaliar o impacto potencial sobre os indivíduos e as medidas para proteger sua privacidade.
6. Implementar políticas de retenção e minimização de dados
Minimização de dados, retenção e limitação de finalidade são princípios fundamentais de regulamentos de privacidade e proteção de dados. As organizações devem aplicar cinco práticas recomendadas principais ao utilizar IA generativa para mitigar riscos: minimizar a coleta de dados ao que é essencial para a finalidade pretendida, estabelecer políticas claras de retenção de dados, definir e documentar finalidades precisas de coleta e uso de dados, capturar consentimento informado e implementar processos seguros de exclusão de dados quando os dados não forem mais necessários.
7. Introduzir medidas robustas de segurança de dados
A segurança de dados é outro aspecto crítico para navegar no cenário jurídico da IA Generativa. A confidencialidade, a integridade e a disponibilidade dos dados são fundamentais para a conformidade e o uso responsável da IA. Trabalhando em estreita colaboração com a sua organização Diretor de Segurança da Informação (CISO) garantirá que os sistemas de IA generativa estejam protegidos contra ameaças de segurança, incluindo criptografia de dados, atualização regular de protocolos de segurança e monitoramento de acesso não autorizado.
8. Desenvolva um Plano de Resposta a Violações
Apesar dos melhores esforços, podem ocorrer violações de dados, exigindo planos de resposta bem definidos. Esses planos devem abranger processos para detectar e investigar violações, notificação oportuna de partes afetadas e autoridades reguladoras, e medidas para mitigar o impacto. Os principais componentes incluem a implementação de mecanismos de detecção, a notificação imediata de indivíduos e autoridades afetados, esforços imediatos de mitigação e remediação e o desenvolvimento de planos de comunicação para abordar as preocupações da mídia e dos clientes, juntamente com consultas jurídicas para garantir a conformidade com leis de notificação de violação de dados e mitigar potenciais consequências legais.
Alcançando a conformidade e reduzindo o risco de IA generativa com BigID
BigID permite que as organizações entendam melhor seus dados e cumpram os requisitos de privacidade específicos da IA. Plataforma abrangente da BigID fornece uma solução holística para Governança de IA e gerenciamento do ciclo de vida de dados— fornecendo às organizações as ferramentas necessárias para alcançar a conformidade com o cenário regulatório em constante mudança. Com o BigID, as organizações podem:
- Adote a IA com responsabilidade: Governar LLMs para evitar vazamentos de dados e violações, reduzindo riscos. O BigID pode encontrar, catalogar e governar dados não estruturados para LLM e IA conversacional.
- Habilitar privacidade e proteção em LLMs: Implemente protocolos de segurança rigorosos para proteger modelos de IA generativa contra ameaças cibernéticas e violações de dados. Habilitar confiança zero, reduzir a ameaça de risco interno e proteja seus dados não estruturados em todo o cenário de dados.
- Alerta sobre Riscos e Violações de Políticas: Habilite novas políticas para gerenciar e monitorar riscos potenciais e sinalizar automaticamente quando houver dados confidenciais ou regulamentados.
- Treinar modelos de IA: Valide se os modelos de IA estão sendo treinados com os dados corretos – seja por contexto, sensibilidade, residência, tipo, categoria ou mais.
- Implementar a minimização de dados: Aplicar governança e controles de IA para automatizar a remediação, retençãoe fluxos de trabalho de exclusão - para minimizar automaticamente dados sensíveis, duplicados, semelhantes e redundantes.
- Simplifique a resposta a violações: Identifique dados comprometidos e consumidores afetados por uma suspeita de violação de dados e agilize a resposta a incidentes.
- Acelere a redução de riscos: Gerar resumos de gerenciamento de postura de segurança, automatizar avaliações de riscoe obtenha ações recomendadas para correção com base no risco de dados.
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