Todas as empresas devem ter estratégias de mitigação de riscos, mas para aquelas que trabalham com inteligência artificial, gestão de riscos é essencial. Isso porque, embora as práticas tradicionais de gestão de riscos de software e segurança cibernética forneçam uma base, as qualidades únicas da IA exigem uma abordagem especializada.
Este blog explica as complexidades da adoção Gestão de risco de IA. Ele discute os conceitos fundamentais de riscos associados à IA e a implementação de estruturas eficazes que se alinhem com a implantação responsável dessas tecnologias.
Quais são os riscos potenciais associados aos sistemas de IA?
À medida que os sistemas de inteligência artificial se tornam parte de nossas vidas, eles apresentam potenciais consequências e ameaças negativas. Temos veículos autônomos, processos de tomada de decisão algorítmica, sistemas de IA generativa com recursos de processamento de linguagem natural integrados a chatbots e muito mais. Portanto, essas tecnologias de IA apresentam riscos que devem ser cuidadosamente gerenciados.
O risco relacionado à IA abrange uma série de preocupações. Privacidade da IA podem surgir problemas com a coleta e análise de dados não seguras. Os riscos operacionais surgem de vulnerabilidades de segurança específico para modelos que agentes maliciosos podem explorar.
Pode haver preocupações com imparcialidade e viés em algoritmos de tomada de decisão, além de problemas de transparência relacionados à compreensão de como os sistemas de IA chegam às suas conclusões. Por fim, entradas maliciosas podem afetar a segurança em aplicações como a robótica autônoma.
Abordar eficazmente os riscos relacionados com a IA requer uma compreensão abrangente destas potenciais armadilhas e a implementação estratégias e estruturas para mitigar e gerir riscos em todo o Ciclo de vida da IA e cadeia de suprimentos, do desenvolvimento à implantação.
Diferença entre risco de IA e risco de software tradicional
A gestão tradicional de riscos de software concentra-se em problemas como bugs, falhas de sistema e violações de segurança. Esses problemas surgem de práticas de segurança inadequadas durante a criação, implantação ou uso de ferramentas de IA.
Os riscos associados à IA, por outro lado, vão além dessas preocupações. Esses sistemas são construídos com algoritmos complexos, treinados em vastas quantidades de dados. Como resultado, frequentemente apresentam desafios relacionados a viés, imparcialidade, interpretabilidade e às implicações éticas da tomada de decisão automatizada. Como tal, são éticos e legais, e não apenas riscos à segurança.
As estruturas e metodologias de risco existentes, projetadas para aplicativos de software tradicionais, não são adequadas para mitigar riscos nesses casos.
É claro que certas características dos sistemas de IA, embora arriscadas, também podem trazer benefícios substanciais. Por exemplo, usar modelos de IA pré-treinados e aprendizagem de transferência é essencial no processo de gestão de riscos. Pode promover a pesquisa, aumentar a precisão e reforçar a resiliência em comparação com modelos e metodologias alternativos.
Para usar IA de forma responsável, é importante entender o contexto em que está sendo usado. Isso ajuda os agentes de IA — as pessoas que trabalham com IA, incluindo cientistas de dados, engenheiros de ML, gerentes de produto e stakeholders do negócio — a avaliar o nível de risco e determinar as melhores práticas e estratégias de gestão adequadas.
Ao contrário do software convencional, os dados representam um dos maiores riscos associados às tecnologias de IA. Esses sistemas precisam de muitos dados para aprender e aprimorar seus resultados. Nem todas essas informações podem representar com precisão ou adequação o contexto ou o uso pretendido do sistema. Por exemplo, um dos riscos do modelo de um sistema de IA médica pode ser o fato de ele ser destinado a pacientes mais velhos, mas ter sido treinado com dados principalmente de jovens.
Em alguns casos, não há uma "resposta correta" clara ou uma verdade fundamental, o que dificulta a avaliação objetiva dos resultados da IA e afeta a confiança na IA. Como garantir que o sistema de IA seja imparcial e preciso quando não há nada em que basear a avaliação? Questões como viés prejudicial e outras preocupações com a qualidade dos dados podem diminuir a confiança nos sistemas de IA.
Por que você precisa de uma estrutura de gerenciamento de risco de IA (IA RMF)
As tecnologias de inteligência artificial têm o potencial de revolucionar indústrias, automatizando tarefas rotineiras ou extraindo insights valiosos de dados. No entanto, essas habilidades não estão isentas de riscos. estrutura de gestão de riscos, como o NIST AI Risk Management Framework (NIST AI RMF) ou o Lei de IA da UE, é necessário introduzir práticas de IA que mitiguem esses problemas e ajudem:
Manter a conformidade
Várias jurisdições estão a promulgar leis para regular os sistemas de IA e conformidade com estes regulamentos é essencial. No entanto, um RMF de IA precisa de mais do que apenas caixas de seleção regulatórias para gerenciar os fatores de risco de forma eficaz. É uma necessidade porque uma gestão de riscos eficaz aumenta a resiliência da sua organização.
Incutir confiança nas partes interessadas
Um RMF de IA fornece uma estrutura para identificar, avaliar e mitigar riscos potenciais. Práticas de gestão de riscos ajudam as organizações a demonstrar compromisso com transparência, prestação de contas e responsabilidade. Essa abordagem para a adoção de IA inspira confiança entre as partes interessadas, incluindo clientes, investidores e parceiros.
Manter a reputação
As mídias sociais permitem que as notícias, especialmente as ruins, se espalhem rapidamente. Qualquer incidente envolvendo IA, seja envolvendo algoritmos tendenciosos ou violações de dados, pode resultar em graves danos à reputação. Uma RMF atua como um escudo protetor, que ajuda a antecipar e responder eficazmente a potenciais riscos.
Estrutura de Gestão de Riscos de IA do NIST (NIST AI RMF)
A Estrutura de Gestão de Riscos de Inteligência Artificial do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIAT) é um conjunto de diretrizes que auxilia organizações a desenvolver, utilizar e governar seus sistemas de IA de forma responsável. Ela considera a tolerância, a mensuração e a priorização de riscos da organização para ajudá-la a tomar melhores decisões em IA. Ela oferece uma abordagem estruturada para identificar potenciais danos e aumentar a confiabilidade dos sistemas de IA.
A Lei de Inteligência Artificial da UE (Lei de IA da UE)
Onde o Quadro de Gestão de Riscos de Inteligência Artificial do NIST é uma diretriz, o Lei de IA da UE é uma regulamentação que garante que os sistemas de IA sejam seguros e transparentes. Também garante que eles respeitem os direitos fundamentais dos usuários por meio de práticas de IA responsáveis. Esta lei classifica os sistemas de IA em quatro níveis de risco: mínimo, limitado, alto e inaceitável. Cada nível tem seu próprio conjunto de requisitos e respostas a riscos. Sistemas com riscos mínimos e limitados exigem pouca ou nenhuma supervisão humana, enquanto sistemas de alto risco têm controles mais rigorosos. O uso de sistemas de IA que representem riscos inaceitáveis é proibido.
Identificando riscos de IA
Para gerenciar riscos relacionados à IA, você precisa primeiro identificá-los e categorizá-los. As principais dimensões dos riscos de IA abrangem diversas áreas críticas:
Privacidade
A IA traz preocupações relacionadas à coleta e ao uso invasivos de dados. Você também deve estar atento ao acesso não autorizado a informações confidenciais. É importante reconhecer que, se não forem gerenciados com cuidado, os sistemas de IA podem comprometer inadvertidamente a privacidade dos indivíduos.
Segurança
Sistemas críticos enfrentam o potencial de acesso não autorizado e vulnerabilidade a ameaças cibernéticas. À medida que os algoritmos de IA se tornam cada vez mais integrados às suas estruturas organizacionais, você deve proteção contra esses perigos, se você quiser manter a integridade das operações.
Justiça
Os sistemas de IA não são imunes a vieses. Preocupações com a justiça surgem quando há distorções nos processos de tomada de decisão. É preciso identificar e eliminar vieses para evitar a discriminação nos resultados algorítmicos, a fim de alcançar resultados equitativos entre diversos grupos de usuários, utilizando a IA de forma responsável.
Transparência
A tomada de decisões em IA costuma estar oculta por trás de algoritmos complexos, o que gera falta de visibilidade sobre como o modelo toma decisões. Isso gera preocupações com modelos inexplicáveis ou opacos. A transparência pode ajudar a construir confiança e entendimento dentro e fora da sua organização.
Segurança e Desempenho
A IA apresenta uma gama de riscos associados à segurança e ao desempenho. Falhas operacionais imprevistas podem ter impactos em toda a empresa. O desempenho do modelo pode se deteriorar com o tempo. Você deve lidar diligentemente com esses desafios para garantir a confiabilidade e a longevidade dos sistemas de IA.
Identificando o contexto desses riscos
Compreender o contexto em que os riscos surgem é essencial para uma gestão de riscos direcionada e para o uso responsável da IA. Os seguintes contextos fornecem uma estrutura abrangente:
- Dados: Qualidade, fonte e uso do material de treinamento
- Seleção e treinamento de modelos: Escolhas algorítmicas e metodologias de treinamento
- Implantação e infraestrutura: Desafios associados à implantação do sistema
- Contratos e Seguros: Acordos legais e mecanismos de transferência de riscos
- Legal e regulatório: Conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis
- Negócios e Cultura: Políticas internas, diretrizes éticas e cultura organizacional
Evitando falhas comuns de gerenciamento de riscos de inteligência artificial
As consequências de não gerenciar os riscos da IA podem ser abrangentes. Você deve adotar estratégias proativas para evitar armadilhas comuns. Aqui estão algumas abordagens importantes:
Automatize a gestão de riscos de IA
A avaliação manual de riscos de IA pode ser demorada, e humanos são propensos a descuidos. Para lidar com isso, você deve usar ferramentas de avaliação de riscos baseadas em IA. Essas ferramentas podem analisar rapidamente grandes conjuntos de dados, identificar riscos potenciais e gerenciá-los melhor para criar sistemas de IA confiáveis.
Validação em tempo real
Avaliações de risco estáticas podem não ser adequadas à natureza dinâmica das operações de IA. Em vez disso, você deve implementar modelos de risco adaptativos e mecanismos de validação em tempo real durante a operação de IA. Esses mecanismos monitoram e avaliam continuamente os riscos, permitindo respostas imediatas a ameaças e vulnerabilidades emergentes.
Testes abrangentes
Uma gestão de riscos eficaz requer testes rigorosos. Uma avaliação abrangente em vários cenários e casos de uso pode ajudar a identificar potenciais fraquezas e vulnerabilidades em sistemas de IA. Isso inclui situações simuladas que imitam condições do mundo real, o que pode fornecer insights sobre como a IA funciona em diferentes circunstâncias.
Eficiência de recursos
O uso ineficiente de recursos pode prejudicar a eficácia dos esforços de gerenciamento de riscos. Otimize a alocação de recursos para que as ferramentas, tecnologias e expertise adequadas sejam alocadas às áreas onde podem ter o impacto mais significativo no gerenciamento de riscos de IA. Isso também ajuda a otimizar as operações.
Gerenciando riscos de IA com BigID
BigID é líder do setor Plataforma DSPM para privacidade, segurança e governança de dados, oferecendo soluções intuitivas e personalizadas para empresas de todos os portes. Utilizando tecnologias avançadas de IA e aprendizado de máquina, a plataforma escaneia, identifica e correlaciona automaticamente os dados da sua organização em escala — seja no nuvem ou no local, em todas as suas formas armazenadas. Garante a segurança dos sistemas de IA implementando estratégias robustas de mitigação de riscos, como:
- Identificação de PII e outros dados confidenciais: Descubra e classifique dados estruturados e não estruturados automaticamente para identificar PII como números de cartão de crédito, números de previdência social, dados de clientes, propriedade intelectual e dados mais sensíveis em todo o seu ambiente. Entenda exatamente quais dados você está armazenando — antes que sejam utilizados indevidamente em sistemas de IA ou LLM.
- Alinhar com as estruturas de governança da IA: O rápido desenvolvimento e utilização da IA é acompanhado por novas estruturas e regulamentações em evolução como o Ordem Executiva da IA e o Diretrizes de desenvolvimento de IA segura— ambos exigem o uso responsável e ético da IA. Nossa abordagem de segurança por design permite que sua organização alcance a conformidade com as regulamentações emergentes de IA.
- Minimização de dados: Identifique e minimize automaticamente dados redundantes, semelhantes e duplicados. Melhore a qualidade dos dados dos conjuntos de treinamento de IA, reduzindo a superfície de ataque e aprimorando a postura de risco de segurança da sua organização.
Para começar a reduzir o risco associado aos sistemas de IA da sua organização: Agende uma demonstração individual com a BigID hoje mesmo.
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