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 gerenciamento 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 riscos de IAO documento aborda os conceitos fundamentais dos riscos associados à IA e a implementação de estruturas eficazes que estejam alinhadas 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 negativas e ameaças. Temos veículos autônomos, processos algorítmicos de tomada de decisão, sistemas de IA generativa com capacidades de processamento de linguagem natural integradas a chatbots e muito mais. Como tal, essas tecnologias de IA representam riscos que devem ser cuidadosamente gerenciados.
Os riscos relacionados à IA abrangem uma série de preocupações. Privacidade da IA Problemas podem surgir da coleta e análise de dados não seguros. Riscos operacionais decorrem de vulnerabilidades de segurança específico para modelos que agentes maliciosos poderiam explorar.
Podem existir preocupações quanto à imparcialidade e ao viés nos algoritmos de tomada de decisão, bem como 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.
Para lidar eficazmente com os riscos relacionados à IA, é necessário compreender de forma abrangente essas potenciais armadilhas e implementá-las. estratégias e estruturas mitigar e gerenciar riscos em todo o processo Ciclo de vida da IA e cadeia de suprimentos, do desenvolvimento à implementação.
Diferença entre o risco da IA e o risco do 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 construção, implantação ou uso de ferramentas de IA.
Os riscos associados à IA, por outro lado, vão além dessas preocupações. Esses sistemas são construídos usando algoritmos complexos treinados com vastas quantidades de dados. Como resultado, frequentemente apresentam desafios relacionados a viés, imparcialidade, interpretabilidade e às implicações éticas da tomada de decisão automatizada. Sendo assim, são riscos éticos e legais, e não apenas de segurança.
As estruturas e metodologias de risco existentes, concebidas para aplicações de software tradicionais, não são adequadas para mitigar riscos nestes 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 por transferência É essencial no processo de gestão de riscos. Pode impulsionar a pesquisa, aumentar a precisão e reforçar a resiliência em comparação com modelos e metodologias alternativas.
Para Use a IA de forma responsável.É importante entender o contexto em que a IA está sendo usada. Isso ajuda os profissionais de IA — as pessoas que trabalham com IA, incluindo cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, gerentes de produto e partes interessadas do negócio — a avaliar o nível de risco e determinar as melhores práticas e estratégias de gerenciamento 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 inerentes a um sistema de IA médica pode ser o fato de ele ser projetado para pacientes idosos, mas ter sido treinado com dados provenientes principalmente de jovens.
Em alguns casos, não existe uma "resposta correta" clara ou uma verdade absoluta, o que dificulta a avaliação objetiva dos resultados da IA e afeta a confiança nela. Como garantir que o sistema de IA seja imparcial e preciso quando não há nada em que basear a avaliação? Problemas como vieses prejudiciais e outras questões relacionadas à qualidade dos dados podem diminuir a confiança nos sistemas de IA.
Por que você precisa de uma estrutura de gerenciamento de riscos de IA (AI RMF)
As tecnologias de inteligência artificial têm o potencial de revolucionar setores inteiros, automatizando tarefas rotineiras ou revelando informações valiosas a partir de dados. No entanto, essas capacidades 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 UEÉ necessário introduzir práticas de IA que atenuem esses problemas e ajudem:
Manter a conformidade
Diversas jurisdições estão promulgando leis para regulamentar os sistemas de IA, e conformidade com esses regulamentos É essencial. No entanto, um RMF de IA precisa de mais do que apenas cumprir requisitos regulamentares para gerir eficazmente os fatores de risco. É uma necessidade porque uma gestão de riscos eficaz contribui para a resiliência da sua organização.
Incutir confiança nas partes interessadas
Um Plano de Gestão de Riscos de IA (RMF) fornece uma estrutura organizada para identificar, avaliar e mitigar riscos potenciais. As práticas de gestão de riscos ajudam as organizações a demonstrar um compromisso com a transparência, a prestação de contas e a responsabilidade. Essa abordagem para a adoção de IA inspira confiança entre as partes interessadas, incluindo clientes, investidores e parceiros.
Preservar a reputação
As redes sociais permitem que as notícias, especialmente as ruins, se espalhem rapidamente. Qualquer incidente envolvendo IA, seja relacionado a algoritmos tendenciosos ou violações de dados, pode resultar em sérios danos à reputação. Uma Plataforma de Gestão de Riscos (RMF) atua como um escudo protetor, ajudando a antecipar e responder eficazmente a riscos potenciais.
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 (NIST) é um conjunto de diretrizes que auxilia as 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 decisões mais acertadas em relação à IA. A estrutura oferece uma abordagem estruturada para identificar possíveis danos e aumentar a confiabilidade dos sistemas de IA.
A Lei da Inteligência Artificial da UE (Lei de IA da UE)
Onde a Estrutura de Gestão de Riscos de Inteligência Artificial do NIST serve como diretriz, Lei de IA da UE É uma regulamentação que garante que os sistemas de IA sejam seguros e transparentes. Ela também assegura que os direitos fundamentais dos usuários sejam respeitados por meio de práticas responsáveis de IA. Esta lei classifica os sistemas de IA em quatro níveis de risco: mínimo, limitado, alto e inaceitável. Cada nível possui seu próprio conjunto de requisitos e respostas a riscos. Sistemas com riscos mínimos e limitados requerem pouca ou nenhuma supervisão humana, enquanto sistemas de alto risco possuem controles mais rigorosos. O uso de sistemas de IA que representem risco inaceitável é proibido.
Identificando os riscos da IA
Para gerenciar os riscos relacionados à IA, é preciso primeiro identificá-los e categorizá-los. As principais dimensões dos riscos da IA abrangem diversas áreas críticas:
Privacidade
A IA levanta preocupações relacionadas à coleta e ao uso invasivos de dados. É preciso também estar atento ao acesso não autorizado a informações sensíveis. É importante reconhecer que, se não forem gerenciados com cuidado, os sistemas de IA podem, inadvertidamente, comprometer 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 integram cada vez mais às estruturas organizacionais, é fundamental que você esteja preparado para lidar com essas vulnerabilidades. proteja-se contra esses perigos, se você deseja manter a integridade das operações.
Equidade
Os sistemas de IA não são imunes a vieses. Preocupações com a imparcialidade surgem quando há distorção nos processos de tomada de decisão. É preciso identificar e eliminar os vieses para evitar 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 por IA muitas vezes fica oculta por trás de algoritmos complexos, o que gera falta de visibilidade sobre como o modelo toma decisões. Isso leva a preocupações com modelos inexplicáveis ou opacos. A transparência pode ajudar a construir confiança e compreensão dentro e fora da sua organização.
Segurança e desempenho
A IA introduz um conjunto de riscos associados à segurança e ao desempenho. Falhas operacionais imprevistas podem afetar toda a empresa. O desempenho do modelo pode degradar-se com o tempo. É fundamental abordar esses desafios com diligência 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 contextos a seguir fornecem uma estrutura abrangente:
- Dados: Qualidade, origem e utilização do material de treinamento
- Seleção e treinamento do modelo: 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 risco
- Questões legais e regulatórias: Conformidade com as leis e regulamentos aplicáveis
- Negócios e Cultura: Políticas internas, diretrizes éticas e cultura organizacional.
Como evitar falhas comuns na gestão de riscos em inteligência artificial
As consequências da falta de gestão dos riscos da IA podem ser de longo alcance. É preciso adotar estratégias proativas para evitar erros comuns. Aqui estão algumas abordagens importantes:
Automatize a gestão de riscos de IA
A avaliação manual dos riscos da IA pode ser demorada e os humanos estão sujeitos a erros. Para solucionar isso, você deve usar ferramentas baseadas em IA para avaliação de risco. 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 para a 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 da IA. Estes monitoram e avaliam continuamente o risco, permitindo respostas imediatas a ameaças e vulnerabilidades emergentes.
Testes abrangentes
Uma gestão de riscos eficaz exige testes rigorosos. Uma avaliação abrangente em diversos cenários e casos de uso pode ajudar a identificar potenciais fragilidades e vulnerabilidades em sistemas de IAIsso inclui situações simuladas que imitam condições do mundo real, o que pode fornecer informações sobre o desempenho da IA em diferentes circunstâncias.
Eficiência de Recursos
O uso ineficiente de recursos pode prejudicar a eficácia dos esforços para gerenciar riscos. Otimize a alocação de recursos, de modo que as ferramentas, tecnologias e conhecimentos especializados adequados sejam direcionados para as áreas onde possam ter o impacto mais significativo no gerenciamento dos riscos de IA. Isso também ajuda a simplificar as operações.
Gerenciando os riscos da IA com o BigID
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- Identificação de informações pessoais identificáveis e outros dados sensíveis: Descubra e classifique dados estruturados e não estruturados automaticamente para identificar Informações de identificação pessoal como números de cartão de crédito, números de segurança social, dados de clientes, propriedade intelectual e outros dados sensíveis em toda a sua infraestrutura. Compreenda exatamente quais dados você está armazenando — antes que sejam usados indevidamente em sistemas de IA ou em gestão de projetos de longo prazo.
- Alinhar-se com as estruturas de governança de IA: O rápido desenvolvimento e uso da IA é acompanhado por novos quadros e regulamentações em evolução como o Ordem Executiva sobre IA e o Diretrizes para o Desenvolvimento Seguro de IA— ambas exigem o uso responsável e ético da IA. Nossa abordagem de segurança desde a concepção permite que sua organização esteja em 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 segurança da sua organização.
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