No cenário em constante evolução da gestão de dados, a inteligência artificial (IA) emergiu como um divisor de águas. A IA revolucionou a forma como armazenamos, processamos e analisamos dados. Contudo, com esse poder revolucionário vem uma grande responsabilidade. As organizações devem garantir que a IA, especialmente os sistemas de gestão de dados (LLMs), não utilizem informações sensíveis, pessoais, críticas ou regulamentadas como matéria-prima. As organizações devem implementar medidas adequadas de segurança. Governança de IA e controles para mitigar os riscos à privacidade relacionados à exposição, vazamento e uso indesejados de dados.
Nosso recente webinar conjunto com a AWS explorou os desafios e as melhores práticas para lidar com a privacidade e a proteção de dados na era da computação em nuvem. Inteligência Artificial e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)Aqui estão algumas das principais áreas que abordamos:
Entendendo os riscos em um mundo de IA
Nesta nova era, discutimos a importância crucial de compreender os riscos e as ameaças à privacidade de dados. Revelamos as forças que moldam a privacidade de dados atualmente, desde o crescimento exponencial da IA até o cenário regulatório em constante evolução.
Um risco significativo associado a IA generativaUm dos desafios destacados por Ruben Falk, especialista em mercados de capitais da AWS, é a rastreabilidade e a verificação da autenticidade das respostas geradas. Falk aponta que, ao consultar um modelo de IA generativa, torna-se difícil rastrear a resposta até sua fonte original ou dados de treinamento. Essa falta de rastreabilidade não apenas dificulta a validação da precisão da resposta, como também levanta preocupações quanto ao potencial de alucinações — respostas que podem não ser baseadas em informações factuais. A observação de Falk enfatiza a complexidade de garantir a confiabilidade do conteúdo gerado por IA, principalmente ao compreender a origem e a autenticidade das informações fornecidas.
O cenário em constante evolução da privacidade e proteção de dados.
Esclarecemos as últimas tendências e regulamentações em privacidade e proteção de dados. Manter-se atualizado sobre esses desenvolvimentos é essencial para que sua organização esteja em conformidade e preserve a confiança do cliente.
Christopher Glover, CTO de Campo da BigID, oferece informações valiosas sobre o cenário em constante evolução de privacidade de dados e proteção No contexto da IA, ele destaca os desafios significativos que as empresas enfrentam ao navegar na interseção entre IA e regulamentações emergentes. Glover afirma: "A novidade é que estamos começando a ver regulamentações, e as empresas precisam se preparar para isso". Ele enfatiza que, embora várias regiões estejam introduzindo regulamentações de IA, as abordagens diferem significativamente.
Desafios da Governança de Dados na Era dos Mestrados em Direito
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs, na sigla em inglês) estão remodelando a IA, mas também introduzem desafios únicos de governança. Analisamos essas complexidades, fornecendo o conhecimento necessário para implementar estratégias robustas de governança de dados, especialmente quando os LLMs estão envolvidos.
Ruben Falk, especialista em mercados de capitais da AWS, defende uma prática recomendada para modelos de aprendizado de máquina (LLMs): “Não espere que o modelo saiba a resposta; forneça os documentos e dados relevantes ao modelo... dessa forma, você controla os fatos nos quais as respostas se baseiam.” Essa abordagem aprimora a rastreabilidade, minimiza erros e permite a verificação cruzada das respostas geradas pelo LLM em relação aos documentos originais, reforçando a importância do controle e da governança de dados meticulosos no contexto do LLM.
Melhores práticas para um mundo seguro impulsionado por IA
Quando se trata de boas práticas para garantir a segurança em um mundo orientado por IA, Christopher Glover, CTO de Campo da BigID, enfatiza os tipos de dados críticos que precisam ser protegidos: “Seus dados de clientes, funcionários e fornecedores, qualquer tipo de informação privada sensível… quaisquer classes de dados protegidas que possam ser tendenciosas… todas as suas informações internas.” Glover também destaca a necessidade de vigilância em relação a fontes de dados de terceiros e o potencial de introdução de código ou dados maliciosos. Ele observa que proteger o pipeline de desenvolvimento de IA/ML é tão crucial quanto proteger os dados que ele processa.
Ruben Falk, especialista em mercados de capitais da AWS, complementa essa perspectiva enfatizando a importância da segurança dos modelos: "Não são apenas os dados que precisam de governança, mas os próprios modelos". Ele discute práticas estabelecidas para operações de aprendizado de máquina (ML Ops), explicabilidade de modelos e a necessidade de filtrar e proteger contra informações prejudiciais, especialmente no contexto da IA generativa. Falk observa que, embora algumas práticas sejam bem estabelecidas, outras, particularmente no campo da IA generativa, ainda estão em evolução devido à sua novidade.
Em conjunto, suas percepções ressaltam a natureza multifacetada da segurança da IA e a importância de abordar de forma abrangente tanto a segurança dos dados quanto a dos modelos.
Dicas práticas para aplicação no mundo real
Fomos além da teoria. Nossos especialistas forneceram conselhos práticos para aplicar esses insights em cenários do mundo real. Para aqueles que são novos na área de IA, o webinar destacou a importância da educação e da compreensão da tecnologia. Treinar equipes em IA e seu uso adequado é essencial para estabelecer uma base sólida. Definir padrões éticos e controles de governança desde o início ajuda a garantir o sucesso. adoção responsável de IA.
As recomendações para aqueles que já iniciaram projetos de IA incluíram garantir transparência e explicabilidade nos modelos de IA. Implementar estruturas para atribuição e explicabilidade É crucial para construir confiança com as partes interessadas e os usuários finais. Manter-se atualizado sobre as considerações éticas emergentes e os impactos sociais ajuda a tomar decisões informadas e a lidar com os riscos em constante evolução.
Se você perdeu nosso webinar, não se preocupe. Você pode assisti-lo sob demanda agora mesmo. aquiAprimore sua compreensão sobre privacidade de dados na era da IA e dos LLMs.
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