Já falamos bastante sobre como Governança de IA É necessário devido aos riscos bem documentados que podem afetar os sistemas de inteligência artificial, incluindo a segurança e a privacidade dos dados.
IA TRiSM é a estrutura mais recente que se concentra em mitigar alguns dos problemas mais graves enfrentados por empresas que desenvolvem e utilizam modelos de IA. Vamos dar uma olhada no que é e como pode ajudar.
Gestão de Confiança, Risco e Segurança em Inteligência Artificial: O que é o Framework TRiSM de IA?
IA TRiSM, ou IA Tferrugem, Risk e Ssegurança Mgestão, é definido por Gartner como uma estrutura de tecnologias de IA que suporta “governança de modelos, confiabilidade, imparcialidade, robustez, eficácia e proteção de dados”.
É uma tendência tecnológica em rápido crescimento que te ajuda detectar e mitigar os riscos que seu modelo de IA pode enfrentar.
Claro, pode ser útil recapitular rapidamente os problemas que os modelos de IA podem enfrentar se não forem gerenciados adequadamente.
Riscos da IA e como eles afetam seu negócio
Explicabilidade
Uma parte muito importante do desenvolvimento de IA é saber como um modelo processa dados, especialmente para aplicações de alto risco que exigem práticas responsáveis de IA. Você deve ser capaz de explicar como ele toma decisões, quais dados utiliza e por que precisa dessas informações.
A importância disso reside no fato de que mantém o sistema responsável, permitindo que usuários e partes interessadas confiem nele. Se você sabe por que e como ele chega a uma conclusão, pode confiar em seus resultados. Se o processamento ocorre dentro de uma "caixa preta", não há como ter certeza de sua precisão ou imparcialidade.
A falta de explicabilidade representa um risco nos modelos de IA, pois dificulta a depuração e compromete a confiabilidade da IA. Além disso, constitui uma responsabilidade legal e regulatória, e se os usuários não confiarem na IA, a probabilidade de adotá-la será menor.
Segurança do Modelo
Assim como softwares e bancos de dados, uma ferramenta de IA está sujeita a uso indevido por agentes externos que representam ameaças. Utilizando técnicas como injeções de código, envenenamento de modelos, ataques adversários, extração de modelos e outras, essas pessoas podem levar um modelo de IA a produzir resultados ruins.
Um chatbot que fornece respostas inadequadas é um inconveniente, mas pode afetar sua reputação. No entanto, uma aplicação crítica que toma decisões erradas pode ser prejudicial aos usuários. Novamente, isso pode gerar uma questão de confiança com os usuários, além de representar um risco à segurança.
Riscos à privacidade de dados
Todos os modelos de IA são treinados com dados, e alguns desses dados podem ser informações sensíveis ou pessoais. Por exemplo, se você treinou seu modelo de IA com informações de clientes do seu CRM, parte desses dados pode ser... informações de identificação pessoal Isso está protegido pelas leis de privacidade de dados.
De acordo com essas normas, você deve informar ao consumidor, cujas informações estão sendo armazenadas, o motivo pelo qual está fazendo isso e para que elas serão usadas. Portanto, ele deve ser informado se suas informações estão sendo usadas para treinar modelos de IA. Ele também deve ser informado como e por que as informações estão sendo usadas no treinamento e por quanto tempo serão retidas.
Isso se relaciona com o requisito de explicabilidade, pois é preciso saber os "comos" e os "porquês" dos requisitos de dados para obter o consentimento informado dos clientes.
Outro requisito dessas regulamentações é que essas informações sensíveis devem ser protegidas, de modo que apenas pessoas autorizadas possam visualizá-las. Sem as devidas salvaguardas, um modelo de IA generativa ou um chatbot poderia ser compelido a expor informações sensíveis do cliente com os comandos certos (ou errados, dependendo do ponto de vista).
Mesmo sem levar em conta as leis de privacidade, se os clientes descobrirem que seu modelo está revelando suas informações pessoais a pessoas não autorizadas, eles deixarão de confiar em você, o que afeta sua reputação. Com as leis de privacidade, e medidas de segurança de IANo entanto, você poderá enfrentar consequências legais.
Conformidade com a regulamentação
Os requisitos de privacidade de dados não representam exatamente um risco, mas você é obrigado a cumpri-los. Isso significa saber quais se aplicam a você. Digamos que você tenha clientes em todo o mundo. Certas regulamentações, como a RGPD Na União Europeia (UE), aplicam-se a qualquer pessoa que estivesse na região quando os seus dados foram recolhidos. Outras, como a CCPA, proteger apenas aqueles que são residentes da Califórnia.
Algumas leis exigem consentimento opt-in, onde você precisa permissão explícita para coletar dados, enquanto outros seguem um modelo de exclusão (opt-out), colocando a responsabilidade sobre os clientes.
Essas normas exigem que você tenha um bom motivo para coletar informações e impõem limitações à venda desses dados. Você também precisa de um plano para descartar as informações assim que a finalidade delas for concluída.
Você também deve demonstrar que possui medidas de segurança adequadas para proteger as informações e ter documentação que comprove o consentimento.
O não cumprimento dessas leis pode, como já dissemos, acarretar penalidades e consequências legais.
Os Pilares do TRiSM da IA
Já que a Gartner cunhou o termo e o definiu, vejamos o que a empresa diz que são as... quatro princípios principais da estrutura TRiSM de IA:
Explicabilidade e Monitoramento de Modelos de IA
Como aprendemos anteriormente, a explicabilidade é essencial para os modelos de IA. O AI TRiSM enfatiza a transparência em como as informações são processadas e as decisões são tomadas, pois isso é muito importante para construir confiança com os usuários.
O monitoramento de modelos é uma parte importante da explicabilidade. É o processo de observar o comportamento do modelo ao longo do tempo para garantir que nenhum viés ou anomalia se infiltre. É natural que os dados usados para treinar um modelo se tornem obsoletos após algum tempo. O monitoramento das saídas garante que essa deterioração dos dados seja detectada antes que comece a afetar o desempenho de forma significativa.
ModelOps
A operação de modelos, ou ModelOps, é o processo de gerenciamento do ciclo de vida de um modelo de IA. Abrange todos os processos e sistemas para:
- Implantação do modelo
- Monitoramento de modelos
- Manutenção do modelo
- Governança modelo
Segurança de aplicações de IA
Como todas as tecnologias, a IA está sujeita a ataques cibernéticos. No entanto, os tipos de ataques aos quais ela é suscetível e os riscos potenciais associados à adoção da IA são diferentes de outros tipos de software e aplicativos. A segurança de aplicativos de IA, ou AI AppSec, foi projetada para promover a segurança em todos os componentes do modelo. Ela abrange hardware, bibliotecas de software e ferramentas para gestão de riscos eficaz.
Privacidade
Como já estabelecemos, a privacidade de dados é mais do que apenas uma exigência ética; é também uma exigência legal. Este aspecto da estrutura AI TRiSM ajuda você a desenvolver as políticas e os procedimentos para coletar, armazenar, processar e, finalmente, descartar os dados dos usuários de forma segura e em conformidade com as normas de privacidade.
Benefícios da implementação dos princípios TRiSM da IA
Os principais benefícios oferecidos pela IA TRiSM estão implícitos em seu nome: Confiança, Risco e Segurança. Vamos analisá-los com mais detalhes:
Confiança aprimorada em IA
O AI TRiSM ajuda a melhorar o desempenho, os resultados e a confiabilidade do seu modelo de IA. Ele também é mais transparente em relação ao seu funcionamento e ao processamento de informações. Mais importante ainda, ele se concentra em manter seguras todas as informações pessoais sensíveis usadas pelo seu modelo de IA. Como resultado, seus usuários podem confiar nele em todos os níveis.
Risco reduzido
Com foco em segurança de aplicativos de IA, monitoramento de modelos e privacidade, o AI TRiSM ajuda a mitigar riscos de segurança e regulatórios. Ele auxilia na detecção de falhas de sistema e violações de segurança. Além disso, informa proativamente sobre vulnerabilidades em seus sistemas e processos.
Conformidade regulatória aprimorada
A implementação da estrutura AI TRiSM facilita o cumprimento das normas regulamentares. Ao definir uma estratégia para proteger os dados do consumidor contra acessos não autorizados, a estrutura ajuda a preservar a privacidade e evitar penalidades.
Em suma, ao ajudar seu sistema de IA a se tornar mais transparente, seguro e em conformidade com as normas, o AI TRiSM constrói confiança com seus usuários e partes interessadas, protege seu modelo e dados e mantém você dentro da legalidade em relação às regulamentações.
Gestão de Confiança, Risco e Segurança com BigID
À medida que as organizações começam a adotar as tecnologias e metodologias de IA TriSM, elas precisam de soluções flexíveis, adaptadas às suas necessidades individuais. BigID é a plataforma líder do setor para privacidade de dados, segurança, conformidade e gerenciamento de dados com IA, que utiliza aprendizado de máquina avançado e descoberta profunda de dados.
Com o BigID você pode:
- Descubra os dados: Localize e catalogue seus dados confidenciais, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados – em ambientes locais e na nuvem.
- Obtenha visibilidade completa: Classifique, categorize, etiquete e rotule dados sensíveis automaticamente. Crie um inventário de dados coeso, preciso, granular e facilmente escalável para se preparar para auditorias regulatórias.
- Mitigar o risco de acesso a dados: Monitorar, detectar e responder proativamente à exposição interna não autorizada, ao uso indevido e à atividade suspeita relacionada a dados sensíveis.
- Alcançar a conformidade: Atenda aos requisitos de segurança, privacidade e conformidade com IA em nível global, independentemente de onde os dados estejam armazenados.
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