A governança de IA sempre foi importante para as organizações, fornecendo uma estrutura para priorizar investimentos em inteligência artificial. Ela garante transparência, auditabilidade, segurança e conformidade na gestão de dados. Mas agora, com o surgimento de tecnologias transformadoras como grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, a importância da governança de IA se torna ainda maior. Governança de IA é ainda mais pronunciado.
A acessibilidade e a facilidade de uso proporcionadas por ChatGPT, BERT, T5, CTRL e outros modelos de linguagem emergentes de grande porte permitiram que uma ampla gama de usuários testasse as capacidades de inteligência artificial generativa —ultrapassando os limites da criação de conteúdo e da recuperação de informações. A característica única da IA interativa e generativa, impulsionada pelo processamento de linguagem natural, criou um assistente virtual sem paralelo que aparentemente possui conhecimento ilimitado.
Riscos da IA generativa
O surgimento de grandes modelos de linguagem não está isento de preocupações — principalmente decorrentes do risco potencial de incorporar informações pessoais ou sensíveis durante seus processos de treinamento. Além disso, Os usuários finais podem, inadvertidamente, compartilhar dados confidenciais com o modelo., levantando questões sobre privacidade e segurança de dados. À medida que as organizações constroem suas redes generativas usando dados estruturados e não estruturados de diversas fontes, elas devem garantir uma governança diligente para Prevenir preconceitos e mitigar riscos.
Por exemplo, muitas empresas estão inicialmente aproveitando tecnologias de código aberto para construir seus próprios chatbots a partir de documentação técnica e wikipedias internas, a fim de criar conteúdo que seja compreensível e facilmente pesquisável por todos os seus funcionários.
Essa nova necessidade de chatbots e LLMs específicos para cada setor pode ser observada em BloombergGPTUm chatbot que será utilizado para lidar com o reconhecimento de entidades nomeadas e a diferenciação de tom através de análise de sentimentoe respondendo a perguntas financeiras, otimizando as necessidades dos funcionários na área financeira. O chatbot foi construído usando dados financeiros do terminal Bloomberg, criando um modelo inédito e específico para o setor financeiro. Organizações que desenvolvem modelos personalizados poderão aproveitar essa funcionalidade. dados não estruturadosO que pode ser arriscado se a sensibilidade desses dados for desconhecida durante o treinamento.
Como implementar uma governança de IA eficaz
Para implementar Governança de IA Na prática, as organizações devem envolver as principais partes interessadas que já desempenham papéis importantes nas estruturas de governança. Os profissionais de privacidade, com sua experiência em casos de uso tecnológico complexos e modelos regulatórios globais, oferecem insights valiosos que vão além das considerações de privacidade. Os princípios básicos de privacidade definem os dados pessoais, mas os riscos da IA vão além. além da privacidadePor isso, o envolvimento de profissionais de privacidade na formulação de políticas e na gestão de controles é crucial.
Igualmente importante é o papel das equipes de segurança na governança da IA. À medida que as tecnologias de IA generativa se expandem para abranger programas transformadores maiores e são exposto via APIsAs equipes de segurança devem agir proativamente para se proteger contra violações e lidar com vulnerabilidades na infraestrutura de IA. Garantir controles de acesso adequados e empregar medidas de segurança robustas torna-se imprescindível para manter a integridade dos sistemas de IA.
O terceiro elemento-chave para a adoção bem-sucedida de uma estrutura de Governança de IA é a equipe de dados. Enquanto as equipes de privacidade e segurança se concentram na criação e implementação de políticas, a equipe de dados assume a responsabilidade crucial de governar e supervisionar os próprios dados. É fundamental reconhecer que os dados na Governança de IA não são isolados; pelo contrário, representam as diversas unidades de negócios responsáveis por criar, enriquecer ou excluir dados que sustentam vários processos e operações de negócios. Assim, os dados diários, semanais e mensais são gerenciados em conjunto. gerenciamento do ciclo de vida dos dados É essencial garantir a conformidade com as estruturas em constante evolução.
A Governança por IA se baseia nos fundamentos das estruturas de governança existentes para informações e dados, representando a próxima evolução para lidar com as mudanças rápidas e as complexidades enfrentadas pelas organizações atualmente. O uso da Governança por IA demonstra o reconhecimento de que os avanços tecnológicos exigem uma abordagem abrangente para a governança.
Ao incorporar a Governança de IA em suas operações, as organizações podem Navegar proativamente pelos desafios associados às tecnologias emergentes mantendo os mais altos padrões de ética, responsabilidade e transparência.
À medida que muitos setores, como serviços financeiros, saúde, tecnologia e varejo, testemunham uma revolução transformadora impulsionada pela tecnologia, a Governança de IA surge como uma estrutura necessária para orientar o uso responsável e ético da inteligência artificial. Por meio da transparência, da responsabilidade e da segurança, as organizações podem aproveitar o poder da IA, protegendo-se contra riscos potenciais. A colaboração entre profissionais de privacidade, equipes de segurança e especialistas em dados é essencial para garantir uma estrutura robusta de Governança de IA que esteja alinhada com o cenário regulatório em constante evolução. Em última análise, a Governança de IA representa a fusão harmoniosa da tecnologia e da responsabilidade. princípios éticos, abrindo caminho para um futuro em que a inteligência artificial contribua positivamente para a sociedade.
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