L'importanza dell'IA TRiSM
Fondamentalmente, IA TRiSM riguarda sia la creazione di fiducia e responsabilità nei sistemi IA che la protezione dalle minacce informatiche.
Senza adeguate garanzie, le organizzazioni sono esposte a rischi, tra cui:
- Bias algoritmico: I pregiudizi non intenzionali possono avere gravi conseguenze che perpetuano o amplificano le disuguaglianze esistenti, portando a risultati ingiusti che danneggiano la fiducia nell'IA e danneggiano la reputazione.
- Violazioni di Dati e uso improprio: I dati sensibili utilizzati per addestrare i modelli di IA sono un bersaglio per l'uso improprio e la perdita, con potenziali ripercussioni, tra cui responsabilità legali e problemi di conformità o normativi.
- Perdita di fiducia: I sistemi di IA che agiscono in modo imprevedibile, che espongono informazioni riservate degli utenti o mostrano distorsioni decisionali possono perdere rapidamente la fiducia sia del personale che dei clienti.
IA TRiSM fornisce alle organizzazioni un modello per mitigare questi rischi e costruire sistemi di IA responsabili. IA TRiSM coltiva e supporta iniziative di miglioramento della sicurezza nell'uso dei sistemi di IA, con un impatto su aree quali:
- Responsabilità
- Valutazione del rischio
- Governance dei dati
- Trasparenza
- Conformità etica e legale
La sezione successiva illustra i principi fondamentali dell'IA TRiSM e il modo in cui aiutano le organizzazioni a prosperare in un panorama sempre più potenziato dall'IA.
I 4 pilastri dell'IA TRiSM
IA TRiSM si basa su 4 pilastri interconnessi che riducono il rischio, sviluppano la fiducia e aumentano la sicurezza nei sistemi IA.
#1: Spiegabilità
La spiegabilità è fondamentale per creare fiducia nell'IA. Poiché molti modelli di IA non hanno processi decisionali chiaramente spiegabili, sono considerati "scatole nere".
Questa mancanza di trasparenza può portare sia a un uso improprio che a una sfiducia. L'analisi dell'importanza delle funzionalità, una tecnica per identificare le caratteristiche di input che hanno l'impatto più significativo sull'output di un modello, è un modo per ottenere informazioni sui fattori che sono alla base di una decisione.
Il monitoraggio continuo dei modelli aiuta il personale a rilevare anomalie e pregiudizi nel comportamento dell'IA nel tempo, quindi a identificare e affrontare previsioni e decisioni ingiuste.
#2: ModelOps
La pratica Model Operations fornisce consulenza per la gestione delle prestazioni e dell'affidabilità sia automatizzata che manuale per i modelli IA. Consiglia di mantenere il controllo della versione sui modelli per tenere traccia delle modifiche e dei problemi durante lo sviluppo, insieme a test approfonditi durante ogni fase del ciclo di vita del modello per confermare la coerenza.
Inoltre, la ripetizione periodica del training mantiene il modello aggiornato con dati aggiornati per mantenere la pertinenza e l'accuratezza. Questi processi garantiscono alle organizzazioni di semplificare e scalare le operazioni di IA per soddisfare le esigenze aziendali in evoluzione.
#3: IA AppSec
Le applicazioni di intelligenza artificiale devono affrontare una serie di minacce uniche che richiedono un approccio distintivo alla sicurezza, chiamato IA AppSec. Ad esempio, gli attori malintenzionati possono manipolare i dati di input per minare l'addestramento del modello, con conseguente influenza indesiderata o previsioni errate.
IA AppSec protegge da queste minacce applicando la crittografia dei dati del modello inattivi e in transito e implementando controlli di accesso intorno ai sistemi di sviluppo IA.
Promuove la sicurezza in tutte le aree della catena di fornitura dello sviluppo dell'IA per garantirne l'affidabilità, tra cui:
- Utensili
- Software libraries
- Hardware
#4: Privacy
Poiché i sistemi di IA gestiscono comunemente dati personali sensibili, ci sono naturalmente implicazioni etiche e legali che devono essere affrontate. Gli utenti dovrebbero essere informati e acconsentire alla raccolta della quantità minima di dati personali necessari per l'uso da parte del sistema di IA.
Le tecniche di miglioramento della privacy, come l'iniezione di rumore o la tokenizzazione, possono essere utilizzate sui dati del modello per oscurare le informazioni di identificazione personale (PII) e proteggere la privacy senza danneggiare l'efficacia dell'addestramento del modello.
Ciò garantisce la conformità alle normative vigenti ed emergenti in materia di protezione dei dati.
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IA TRiSM si basa su Explainability, ModelOps, IA AppSec e Privacy per gestire efficacemente i rischi per la sicurezza, supportare la trasparenza, aumentare la fiducia e garantire un'esperienza coerente e affidabile per gli utenti dei sistemi IA.
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