Nós 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.
AI 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 ajuda.
Gestão de confiança, risco e segurança em inteligência artificial: o que é o framework AI TRiSM?
AI TRiSM, ou IA Tferrugem, Risk, e Ssegurança Mgestão, é definido por Gartner como uma estrutura de tecnologias de IA que oferece suporte à “governança de modelos, confiabilidade, justiça, confiabilidade, robustez, eficácia e proteção de dados”.
É uma tendência tecnológica de rápido crescimento que ajuda você 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 governados adequadamente.
Riscos da IA e como eles afetam seus negócios
Explicabilidade
Uma parte muito importante do desenvolvimento de IA é entender como um modelo processa dados, especialmente para aplicações de alto risco que exigem práticas de IA responsáveis. Você deve ser capaz de explicar como ele toma decisões, quais dados utiliza e por que precisa dessas informações.
A razão pela qual isso é importante é porque 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 estiver ocorrendo dentro de uma "caixa preta", não há como ter certeza se ele é preciso ou imparcial.
A falta de explicabilidade é um risco em modelos de IA, pois os torna mais difíceis de depurar e compromete a confiabilidade da IA. É também uma responsabilidade legal e regulatória, e se os usuários não puderem confiar nela, é menos provável que a adotem.
Segurança do Modelo
Assim como o software e os bancos de dados, uma ferramenta de IA é suscetível a uso indevido por agentes de ameaças externas. Usando técnicas como injeções rápidas, envenenamento de modelo, ataques adversários, extração de modelo e muito mais, essas pessoas podem levar um modelo de IA a fornecer resultados ruins.
Um chatbot que responde mal é um inconveniente, mas pode afetar sua reputação. No entanto, um aplicativo de missão crítica que toma decisões erradas pode ser prejudicial aos usuários. Novamente, isso pode se tornar um problema de confiança com os usuários, mas também é uma preocupação de segurança.
Riscos de privacidade de dados
Todos os modelos de IA são treinados com base em dados, e alguns deles podem ser informações confidenciais ou pessoais. Por exemplo, se você treinou seu modelo de IA com base em informações de clientes do seu CRM, alguns deles são informações de identificação pessoal que é protegido pelas leis de privacidade de dados.
De acordo com essas regulamentações, você deve informar ao consumidor cujas informações você está armazenando o motivo pelo qual está fazendo isso e para que elas serão usadas. Assim, ele deve ser informado se suas informações estão sendo usadas para treinar modelos de IA. Ele também deve ser informado de como e por que elas estão sendo usadas no treinamento e por quanto tempo serão retidas.
Isso está ligado ao requisito de explicabilidade, porque você precisa saber os comos e os porquês dos requisitos de dados para obter o consentimento informado dos clientes.
O outro requisito desses regulamentos é que essas informações sensíveis sejam protegidas, para que somente pessoas autorizadas possam visualizá-las. Sem as devidas salvaguardas, um modelo de IA generativa ou um chatbot podem ser obrigados a expor informações sensíveis do cliente com os avisos certos (ou errados, dependendo da perspectiva).
Mesmo sem levar em conta as leis de privacidade, se os clientes descobrirem que seu modelo está revelando suas informações pessoais identificáveis para pessoas não autorizadas, eles deixarão de confiar em você, o que afeta sua reputação. Com as leis de privacidade, e Medidas de segurança de IA, no entanto, você poderá enfrentar consequências legais.
Conformidade com a regulamentação
Os requisitos de privacidade de dados não são exatamente um risco, mas você é obrigado a segui-los. Isso significa saber quais se aplicam a você. Digamos que você tenha clientes do mundo todo. Certos regulamentos, como o GDPR na União Europeia (UE), aplicam-se a qualquer pessoa que estivesse na região quando os seus dados foram recolhidos. Outros, como o CCPA, protegem 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 opt-out, colocando o ônus sobre os clientes.
Essas regulamentações exigem que você tenha um bom motivo para coletar informações e impõem limitações à venda desses dados. Você também precisa de um plano para o descarte das informações quando sua finalidade for cumprida.
Você também deve demonstrar que possui medidas de segurança adequadas para proteger as informações e ter documentação para mostrar o consentimento.
O não cumprimento dessas leis pode, como dissemos anteriormente, levar a penalidades e repercussões legais.
Os Pilares da IA TRiSM
Já que Gartner cunhou o termo e o definiu, vamos ver o que a empresa diz que são os quatro princípios principais da estrutura AI TRiSM:
Explicabilidade e monitoramento de modelos de IA
Como aprendemos anteriormente, a explicabilidade é essencial para modelos de IA. O AI TRiSM enfatiza a transparência em como as informações são processadas e as decisões são tomadas, pois é muito importante para construir confiança com os usuários.
O monitoramento do modelo 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 instale. É natural que os dados usados para treinar um modelo fiquem desatualizados com o tempo. O monitoramento das saídas garante que essa deterioração dos dados seja detectada antes que comece a afetar significativamente o desempenho.
ModelOps
Operações de modelo, ou ModelOps, é o processo de gerenciamento do ciclo de vida de um modelo de IA. Ele abrange todos os processos e sistemas para:
- Implantação do modelo
- Monitoramento de modelo
- Manutenção do modelo
- Governança modelo
Segurança de aplicativos de IA
Como todas as tecnologias, a IA está sujeita a ataques cibernéticos. No entanto, os tipos de ataques aos quais está 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 eficaz de riscos.
Privacidade
Como já estabelecemos, a privacidade de dados é mais do que apenas um requisito ético; é também um requisito legal. Este aspecto da estrutura AI TRiSM ajuda você a desenvolver as políticas e procedimentos para coletar, armazenar, processar e, por fim, descartar os dados dos usuários com segurança e em conformidade com os regulamentos de privacidade.
Benefícios da implementação dos princípios do AI TRiSM
Os benefícios abrangentes do AI TRiSM estão logo no nome: Confiança, Risco e Segurança. Vamos analisá-los com mais detalhes:
Confiança aprimorada na 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 como funciona e processa informações. Mais importante ainda, ele se concentra em manter seguras todas as informações pessoais confidenciais usadas pelo seu modelo de IA. Como resultado, seus usuários podem confiar nele em todos os níveis.
Risco reduzido
Com foco em AI AppSec, monitoramento de modelos e privacidade, o AI TRiSM ajuda a mitigar riscos de segurança e regulatórios. Ele ajuda você a ficar atento a falhas de sistema e violações de segurança. Além disso, ele informa proativamente sobre vulnerabilidades em seu sistema e processos.
Conformidade regulatória aprimorada
A implementação da estrutura AI TRiSM ajuda você a alcançar a conformidade regulatória com mais facilidade. Ao definir uma estratégia para manter os dados do consumidor protegidos contra acesso não autorizado, a estrutura ajuda você a manter a privacidade e evitar penalidades.
Em suma, ao ajudar seu sistema de IA a se tornar mais transparente, seguro e compatível, o AI TRiSM cria confiança com seus usuários e partes interessadas, protege seu modelo e dados e mantém você dentro das regulamentações.
Gerenciamento de confiança, risco e segurança com BigID
À medida que as organizações começam a adotar 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 de IA que utiliza aprendizado de máquina avançado e descoberta profunda de dados.
Com o BigID, você pode:
- Descubra dados: Encontre e catalogue seus dados confidenciais, incluindo estruturados, semiestruturados e não estruturados, em ambientes locais e na nuvem.
- Obtenha visibilidade completa: Classifique, categorize, marque e rotule automaticamente dados confidenciais. Crie um inventário de dados coeso, preciso, granular e facilmente escalável para preparação para auditorias regulatórias.
- Mitigar o risco de acesso a dados: Monitore, detecte e responda proativamente à exposição interna não autorizada, ao uso e às atividades suspeitas relacionadas a dados confidenciais.
- Alcançar a conformidade: Atenda às normas de segurança, privacidade e IA globalmente, onde quer que os dados residam.
Agende uma demonstração individual com nossos especialistas em dados e IA para ver como o BigID pode ajudar a acelerar a iniciativa da sua organização hoje.
Autor
