Пробел в управлении ИИ

Большинство политик в области ИИ исправляют прошлые ошибки. Они не предотвращают будущие.

Вы внедряете ИИ. Что-то ломается. Вы пишете правило, чтобы это исправить. Это «заплатка». Это не план.

ИИ отличается по трем причинам:

  • ИИ допускает ошибки новыми способами.
  • ИИ действует быстро. Он оказывает огромное влияние.
  • Технологии меняются каждые несколько месяцев.

Переходите к проактивным правилам.

  • Составьте карту своих инструментов. Найдите скрытые.
  • Сгруппируйте инструменты по уровню возможностей. Инструмент только читает данные или может их изменять?
  • Соотносите меры контроля с уровнем возможностей.
  • Проводите проверки быстро. Медленные правила ведут к появлению скрытого ИИ.

Архитектура — это управление.

Размещайте собственный ИИ на своих мощностях. Храните данные внутри. Это упрощает правила. Вы контролируете систему. Вы не зависите от вендора.

Задайте своей команде следующие вопросы:

  • Какие инструменты ИИ используются?
  • К чему они имеют доступ?
  • Узнаем ли мы об ошибке в течение часа?
  • Есть ли у нас журнал аудита?

Устраните пробелы сейчас. Это дешевле, чем катастрофа.

Источник: https://dev.to/mohamed0x/the-ai-governance-gap-why-most-enterprise-policies-are-one-incident-behind-30l9 Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi