This is the Trace Id: c406ec62af0b6e670d56d5cbf03cbff5

Pievienojieties RSAC vadības paneļa sesijai 24. martā — “Mākslīgā intelekta aģenti ir klāt!” Vai esat tam gatavs?”.

Reģistrēties tūlīt

Microsoft ceļvedis mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšanā: mākslīgā intelekta pārvaldības stratēģijas

Lejupielādēt ceļvedi
Kopīgot
Vīrietis zaļā kreklā sēž pie galda ar datoru.

Pārskats

Mākslīgā intelekta inovācijas sniedz milzīgas iespējas, taču rada arī potenciālus riskus, ko apliecina nesenie privātuma jautājumi par Eiropas lietotāju datu izmantošanu lielā sociālo mediju platformā un globālie regulējumi. Platforma saskārās ar plašu kritiku un potenciālām vairāku miljardu dolāru tiesvedībām par plāniem izmantot Eiropas lietotāju datus mākslīgā intelekta apmācībai bez skaidras lietotāju piekrišanas iegūšanas, tā vietā paļaujoties uz atteikšanās mehānismu, kas izraisīja nopietnas bažas par privātumu.

Proaktīva un atbildīga mākslīgā intelekta pārvaldība.

Efektīva mākslīgā intelekta pārvaldība pārsniedz vienkāršu atbilstību prasībām. Tā ir visaptveroša stratēģija, kas veicina atbildīgu inovāciju, stiprina ieinteresēto pušu uzticību un nodrošina ilgtspējīgu konkurences priekšrocību. Pieņemot šo pieeju, organizācijas var pilnībā izmantot mākslīgā intelekta pārveidojošo potenciālu, vienlaikus mazinot riskus.

Šis ceļvedis turpina mūsu “Mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšana” sēriju, kurā aplūkojām, kā maksimāli izmantot mākslīgā intelekta potenciālu, ievērojot mākslīgā intelekta ieviešanas ietvaru (attēlots tālāk), kas saskaņo mākslīgā intelekta iniciatīvas ar biznesa mērķiem un ētiskajām vērtībām, aptverot projektēšanu, pārvaldību, mākslīgā intelekta drošību un pārvaldību.

Mākslīgā intelekta pārvaldības pārveidošana no riska mazināšanas par stratēģisku priekšrocību sākas jau tagad.

Nepietiekamas mākslīgā intelekta pārvaldības sekas


Spēcīgas mākslīgā intelekta pārvaldības stratēģijas trūkums var radīt būtiskus riskus un negatīvas sekas. Apskatīsim datus:
  • 95% uzņēmumu atzīst nepieciešamību pārskatīt mākslīgā intelekta pārvaldību tās attīstības nolūkā, taču daudzi saskaras ar budžeta ierobežojumiem un organizatorisko pretestību pārmaiņām.1
  • 67% uzņēmumu saskaras ar grūtībām paplašināt mākslīgā intelekta projektus ārpus pilotversijas posmiem pārvaldības nepilnību dēļ.2
  • 50% organizāciju saskaras ar privātuma problēmām, ieviešot mākslīgo intelektu bez pienācīgas pārvaldības.2
  • Mākslīgā intelekta sistēmām bez pienācīgas pārvaldības ir par 40% lielāks aizspriedumu risks, kas var izraisīt reputācijas kaitējumu un iespējamas juridiskas sekas.3
  • Uzņēmumi bez mākslīgā intelekta pārvaldības saskaras ar līdz pat 30% augstākām darbības izmaksām neefektivitātes un atbilstības trūkumu dēļ.4

Mākslīgā intelekta pārvaldība: pieeja, balstīta uz trim pīlāriem

Efektīvai mākslīgā intelekta pārvaldībai nepieciešama vienota stratēģija, kas aptver trīs savstarpēji saistītus pīlārus: datu pārvaldību, mākslīgā intelekta pārvaldību un regulatīvo pārvaldību. Šī visaptverošā pieeja palīdz organizācijām veidot uzticamas mākslīgā intelekta sistēmas, pārvaldīt riskus un nodrošināt atbilstību normatīvajām prasībām.

Datu pārvaldība ir pamatelements. Tā nodrošina datu integritāti un uzticamību, kas ir pamats uzticamiem mākslīgā intelekta rezultātiem. Tā ir vairāk nekā tikai tehnoloģija — nepieciešama koncentrēšanās uz cilvēkiem un kultūru, iesaistot komandas un attīstot prasmes efektīvai datu pārvaldībai. Stipra datu bāze nodrošina būtisku līdzsvaru starp datu aizsardzību (risku pārvaldību) un datu izmantošanu (uzņēmējdarbības iespēju realizēšanu), veicinot inovācijas, nevis tās ierobežojot.

Katrs pīlārs risina specifiskas, bet savstarpēji saistītas problēmas — sākot no datu kvalitātes un ētiska mākslīgā intelekta ieviešanas līdz regulatīvai atbilstībai. Panākumi ir atkarīgi no pārvaldības stratēģijas pielāgošanas konkrētajiem mākslīgā intelekta lietojumiem (piemēram, tradicionālā mašīnmācīšanās, ģeneratīvais mākslīgais intelekts vai aģentu mākslīgā intelekta sistēmas). Tas bieži nozīmē datu pārvaldības ieviešanu jau projektēšanas posmā, padarot to par intuitīvu ikdienas darbību sastāvdaļu.

Lai gan katram pīlāram ir savas fokusa jomas, tos vieno kopīgi elementi, kas stiprina vispārējo pieeju. Šīs kopīgās tēmas parādās visā pārvaldības stratēģijā:

Vērtības un risku līdzsvarošana: klasificējiet un nosakiet prioritātes, pamatojoties uz iespējamo ietekmi.
Dokumentācija un audita gatavība: uzturiet visaptverošus ierakstus, lai nodrošinātu caurspīdīgumu.
Ieinteresēto pušu iesaiste: iesaistiet attiecīgās komandas, piegādātājus un gala lietotājus.
Nepārtraukta pārraudzība: regulāri novērtējiet un pilnveidojiet pārvaldības praksi.

Datu pārvaldība

Datu pārvaldība veido uzticama mākslīgā intelekta pamatu, ļaujot atbildīgi izmantot datus mākslīgajam intelektam un citiem lietojumiem. Ar politiku un procesu palīdzību tiek nodrošināta datu kvalitāte, drošība un atbildīga apstrāde visā datu dzīves ciklā. Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas ir tikpat uzticamas kā dati, uz kuriem tās balstās, vāja datu pārvaldība var novest pie aizspriedumainiem, neprecīziem vai neuzticamiem mākslīgā intelekta rezultātiem.

Mākslīgā intelekta pārvaldība

Mākslīgā intelekta pārvaldība nodrošina politiku un procesu ietvaru, kas vada atbildīgu mākslīgā intelekta lietojumu ieviešanu, izvietošanu un pārraudzību jūsu organizācijā. Tā kā mākslīgā intelekta sistēmas būtiski ietekmē biznesa operācijas un klientu pieredzi, pareiza pārvaldība nodrošina to drošību, caurspīdīgumu un atbilstību organizācijas vērtībām.

Sekmīga mākslīgā intelekta pārvaldība balstās uz diviem pamatelementiem: pamatprincipu noteikšanu, kas vada visas mākslīgā intelekta darbības, un visaptverošu ieviešanas ietvaru, kas aptver gan mākslīgā intelekta dzīves ciklu, gan ieinteresēto pušu iesaisti.

Regulatīvā pārvaldība

Regulatīvā pārvaldība nodrošina, ka mākslīgā intelekta sistēmas atbilst spēkā esošajiem likumiem un noteikumiem, vienlaikus demonstrējot atbildīgas inovācijas praksi. Ņemot vērā strauji mainīgo regulatīvo vidi mākslīgā intelekta jomā, proaktīva atbilstība palīdz izvairīties no sankcijām, samazina juridiskos riskus un stiprina ieinteresēto pušu uzticību. Lai izpildītu regulatīvās prasības, jārisina šīs pamatprasības, īpaši uzsverot atbilstības nodrošināšanu jau sākotnējā posmā.

No riska mazināšanas līdz stratēģiskai priekšrocībai

Mākslīgā intelekta laikmetā datu integritāte un uzticība ir izšķiroši svarīgas. Efektīva mākslīgā intelekta pārvaldība nav tikai politiku un procedūru kopums — tā ir stratēģiska nepieciešamība organizācijām, kas vēlas izcelties un attīstīties. Ieviešot spēcīgu pārvaldības programmu, kas balstīta uz stingru datu pārvaldību un atbildīga mākslīgā intelekta izmantošanas kultūru, jūs varat palīdzēt:

Veicināt inovācijas: izveidot struktūru, kas atbalsta atbildīgu eksperimentēšanu un inovāciju ieviešanu mākslīgā intelekta jomā. Tas nozīmē atrast optimālu līdzsvaru starp datu aizsardzību (risku pārvaldību un atbilstības nodrošināšanu) un datu izmantošanu (biznesa vērtības radīšanu un jaunu iespēju atbalstīšanu).
Palielināt uzticību: veidot pārliecību klientu, partneru un ieinteresēto pušu vidū, demonstrējot apņemšanos veikt atbildīgu mākslīgā intelekta izmantošanu. To panāk, veidojot datu centrētu kultūru, kurā darbinieki ir pilnvaroti, apmācīti un aktīvi iesaistīti pārvaldības procesos.
Samazināt riskus: mazināt potenciālos kaitējumus, aizspriedumus un drošības ievainojamības, kas saistītas ar mākslīgo intelektu, nodrošinot datu uzticamību un ticamību kā pamatu visiem mākslīgā intelekta rezultātiem.

Nekavējoties sāciet veidot savu mākslīgā intelekta pārvaldības programmu. Rīkojieties jau šodien, lai izveidotu pamatu ētiskai un efektīvai mākslīgā intelekta ieviešanai, apzinoties, ka sekmīga mākslīgā intelekta pārvaldība ir datu pārvaldība jau projektēšanas posmā, kas nevainojami integrēta jūsu ikdienas darbībās.

Lejupielādēt ceļvedi

Vairāk līdzīgu šim

Persona, kas strādā ar klēpjdatoru, norādot ar pirkstu uz tastatūru.
3 minūtes

Microsoft ceļvedis mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšanā: darba sākšana

Lasīt ceļvedi
Vīrietis un sieviete skatās datora ekrānā.
5 minūtes

Microsoft ceļvedis mākslīgā intelekta lieluzņēmuma aizsardzības nodrošināšanā: mākslīgā intelekta atbilstības stratēģijas

Lasīt ceļvedi
Balts līniju zīmējums ar papīru aploksnē un uzrakstu Jauns uz zila fona.

Iegūt CISO ziņojumu īssavilkumu

Esiet soli priekšā ar ekspertu ieskatiem, nozares tendencēm un drošības pētījumiem šajā divreiz mēnesī izsūtītā e-pasta sērijā.
Reģistrēties

Sekot Microsoft drošībai