No cenário em constante evolução da gestão de dados, a inteligência artificial (IA) surgiu como um divisor de águas. A IA revolucionou a maneira como armazenamos, processamos e analisamos dados. No entanto, esse poder revolucionário traz consigo uma grande responsabilidade. As organizações devem garantir que a IA, especialmente os LLMs, não utilize informações sensíveis, pessoais, críticas ou regulamentadas como matéria-prima. As organizações devem implementar Governança de IA e controles para mitigar riscos de privacidade com exposição, vazamento e uso indesejado de dados.
Nosso recente webinar conjunto com a AWS explorou os desafios e as melhores práticas para navegar na privacidade e proteção de dados na era da IA e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Aqui estão algumas das principais áreas que abordamos:
Compreendendo os riscos em um mundo de IA
Nesta nova era, discutimos a importância crucial de compreender os riscos e ameaças à privacidade de dados. Revelamos as forças que moldam a privacidade de dados hoje, desde o crescimento exponencial da IA até a evolução do cenário regulatório.
Um risco significativo associado a IA generativa, destacado por Ruben Falk, Especialista em Mercados de Capitais da AWS, é o desafio da rastreabilidade e da verificação da autenticidade das respostas geradas. Falk ressalta 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, mas também gera preocupações quanto ao potencial de alucinações — respostas que podem não ser baseadas em informações factuais. A percepção de Falk enfatiza a complexidade de garantir a confiabilidade do conteúdo gerado por IA, especialmente ao compreender as origens e a autenticidade das informações fornecidas.
O cenário em evolução da privacidade e proteção de dados
Apresentamos as últimas tendências e regulamentações em privacidade e proteção de dados. Manter-se atualizado com esses desenvolvimentos é essencial para manter sua organização em conformidade e conquistar a confiança do cliente.
Christopher Glover, CTO de campo da BigID, fornece insights valiosos sobre o cenário em 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 regulamentação, e as empresas estão tendo que 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 LLMs
Os Modelos de Grandes Linguagens (LLMs) estão remodelando a IA, mas também apresentam desafios de governança únicos. Analisamos essas complexidades, equipando você com o conhecimento necessário para implementar estratégias robustas de governança de dados, especialmente quando há LLMs envolvidos.
Ruben Falk, especialista em mercados de capitais da AWS, defende uma prática recomendada para LLMs: "Não espere que o modelo saiba a resposta, traga os documentos e dados relevantes para o modelo... dessa forma, você controla os fatos nos quais essas respostas se baseiam". Essa abordagem melhora a rastreabilidade, minimiza alucinações e permite a verificação cruzada das respostas geradas pelo LLM com os documentos de origem, reforçando a importância do controle meticuloso de dados e da governança dentro do contexto do LLM.
Melhores práticas para um mundo seguro impulsionado pela IA
Quando se trata de práticas recomendadas para garantir a segurança em um mundo impulsionado pela IA, Christopher Glover, CTO de Campo da BigID, enfatiza os tipos de dados críticos que precisam ser protegidos: "Os dados de clientes, funcionários e fornecedores que você possui, qualquer tipo de informação privada sensível... qualquer uma das classes de dados protegidas que possam ser tendenciosas... todas as informações internas deles." Glover também destaca a necessidade de vigilância em relação a fontes de dados de terceiros e ao potencial de código malicioso ou introdução de dados. 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, são os próprios modelos". Ele discute práticas estabelecidas para operações de ML, 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 estejam bem estabelecidas, outras, particularmente no âmbito da IA generativa, ainda estão evoluindo devido à sua novidade.
Juntos, seus insights ressaltam a natureza multifacetada da proteção da IA e a importância de abordar a segurança de dados e modelos de forma abrangente.
Insights práticos para aplicação no mundo real
Fomos além da teoria. Nossos especialistas forneceram conselhos práticos para a aplicação desses insights em cenários do mundo real. Para aqueles que são novos em IA, o webinar destacou a importância da educação e da compreensão da tecnologia. Treinar equipes sobre IA e seu uso adequado é essencial para estabelecer uma base sólida. Estabelecer padrões éticos e controles de governança desde o início ajuda a garantir adoção responsável de IA.
As recomendações para aqueles que já embarcaram em projetos de IA incluem 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 novas considerações éticas e os impactos sociais ajuda a tomar decisões informadas e a lidar com os riscos em evolução.
Se você perdeu nosso webinar, não se preocupe. Você pode assisti-lo on demand agora mesmo. aqui. Aprimore sua compreensão sobre privacidade de dados na era da IA e dos LLMs.
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