Начало GenAI Какво е управление на ИИ? Съвети и най-добри практики

Какво е управление на ИИ? Съвети и най-добри практики

Управлението на ИИ е рамка за сигурност и надзор, предназначена да помогне на организациите да дефинират, прилагат и наблюдават отговорното използване на ИИ в различни инструменти, потребители и данни.

Заявете демонстрация за управление на ИИ Разгледайте ресурсите за управление на ИИ

Управлението на ИИ обхваща всички политики, практики и рамки, използвани за наблюдение на системите с ИИ, за да се гарантира тяхната цялост и сигурност. Тази теоретична концепция е от голямо значение, тъй като може да предотврати бизнес затруднения, правни проблеми и етични несправедливости. Например, популярен инструмент за проектиране Figma наскоро се отказа от използването на изкуствен интелект. защото е плагиатствало дизайна на Apple. Управлението с изкуствен интелект можеше да предотврати това.

В тази публикация в блога обясняваме какво представлява управлението на GenAI, защо е необходимо и най-важното – как да го внедрим. Прочетете, за да се уверите, че използването на изкуствен интелект във вашия бизнес е в съответствие с необходимите стандарти за постигане на вашите бизнес цели.

Какво е управление на ИИ?

Управлението на ИИ е рамката, политиките и практиките, използвани за управление, наблюдение и надзор на системите с ИИ, за да се гарантира правилното им използване. ИИ, като сравнително нова технология, въвежда неизследвани досега и различни предизвикателства. Те включват справяне с пристрастията, осигуряване на прозрачност, поддържане на отчетност, справяне с проблеми с точността, халюцинации, сигурност и други. Управлението на ИИ гарантира, че ИИ работи етично, безопасно, в съответствие с обществените норми и предоставя точна информация.

Разширяващият се обхват на рисковете, свързани с изкуствения интелект, в предприятието

Удобството на GenAI въвежда сложна мрежа от рискове, свързани с изкуствения интелект, които далеч надхвърлят обикновената злоупотреба. Тези рискове не са теоретични; те са активни заплахи, които могат да доведат до значителни финансови, репутационни и регулаторни последици. Разбирането на тази нова повърхност за атака е първата стъпка към изграждането на ефективна защита.

Пристрастност и несправедливост

Системите с изкуствен интелект могат да увековечат или дори да изострят съществуващите предубеждения, открити в данните за обучение, което води до несправедливи резултати. Например, изкривените отговори могат да доведат до отказ от набиране на персонал на жени, предубедени правоприлагащи органи към малцинствата и по-добри условия за одобрение на заеми за привилегировани групи.

Нарушения на поверителността

Технологиите с изкуствен интелект могат да нарушат личната неприкосновеност. Ако наборите от данни, върху които се обучават LLM, съдържат лични данни и тези данни не се съхраняват или използват правилно, PII и други чувствителни данни могат да бъдат споделени незаконно.

злоупотреба

Иновативните възможности на изкуствения интелект предоставят огромен потенциал за приложения и услуги. Те включват вредни цели, като например създаване на дийпфейкове, кибератаки, фишинг или автоматизиране на незаконни дейности.

неверни сведения

Изкуственият интелект може лесно да генерира и разпространява невярна информация. Това може да се дължи на халюцинации или умишлено злонамерено обучение. Това може да повлияе на знанията, идеите и прозренията на хората, да повлияе на бизнес процесите и дори да наруши демократичните процеси.

Права на собственост и интелектуална собственост

Резултатите от изкуствения интелект могат да имитират много близко съществуващо съдържание и креативни материали, което повдига въпроса за интелектуалната собственост и собствеността. Съществува и въпросът дали обучението на магистри по право върху информация, защитена с авторски права, е нарушение на интелектуалната собственост.

Отговорност

Липсата на прозрачност („черна кутия“) и фактът, че LLM не са юридически лица, може да затрудни определянето на отговорността, когато системи с изкуствен интелект се повредят или причинят вреда. Наскоро съд постанови, че канадска авиокомпания беше подведен под отговорност за своя подвеждащ чатбот.

Охрана

Системите с изкуствен интелект са податливи на атаки или злоупотреба, които могат да доведат до изтичане или повреда на данни.

Защо традиционните модели на управление се разпадат с изкуствения интелект

Използването на изкуствен интелект въвежда фундаментално различен набор от рискове и поведения, с които традиционните рамки за управление на ИТ никога не са били проектирани да се справят. Традиционните рамки за управление на ИТ са създадени за статични приложения и предвидими работни процеси. Изкуственият интелект въвежда динамични, управлявани от потребителя взаимодействия, които изискват видимост и прилагане в реално време отвъд традиционните контроли.

Фокус
Тип управление
Видимост
Оценка на риска
Поведение на потребителя
Защита от изтичане на данни
Традиционно управление на ИТ
Ориентирани към приложенията: контролите се прилагат към приложения или системи
Само правила: правилата са дефинирани, но прилагането им е забавено или ръчно
На ниво мрежа: следи трафика, качванията и изтеглянията в мрежата
Периодични одити: съответствието се проверява след факта
Предполага предвидими работни процеси и статични приложения
Ограничено до файлове и структурирани данни
AI управление
Ориентирани към инструменти и взаимодействие: контролите се фокусират върху специфични инструменти с изкуствен интелект и взаимодействия с потребителите
Прилагане в реално време: политиките действат мигновено, за да предотвратят рисково поведение на ИИ
На ниво браузър: следи активността на изкуствения интелект директно там, където се случва, включително уеб приложения и разширения
Непрекъснат надзор: Използването на изкуствен интелект се наблюдава в реално време за възникващи рискове.
Отчита динамично, потребителски обусловено поведение с постоянно развиващи се взаимодействия с изкуствен интелект
Обхваща подкани, резултати и чувствителна информация в сесии с изкуствен интелект в реално време

Ползи от управлението на ИИ

Смекчаване на риска в реално време

Откривайте и предотвратявайте изтичане на чувствителни данни, опасни подкани от изкуствен интелект или нарушения на правилата в момента на тяхното възникване, а не след това.

Сигурно и отговорно внедряване на изкуствен интелект

Дайте възможност на служителите да използват инструментите с изкуствен интелект безопасно, без да ограничават производителността, насърчавайки иновациите, като същевременно минимизирате организационния риск.

Подобрено съответствие и готовност за одит

Поддържайте непрекъснат надзор върху използването на изкуствен интелект в различните инструменти и потребители, което прави регулаторната отчетност и вътрешните одити по-лесни и по-точни.

Ключови основи на управлението на ИИ

Управлението на ИИ се състои от процеси, инструменти и рамки. Когато изготвяте плана си, вземете предвид следните фактори за управление на ИИ:

  • Прозрачност
  • Отговорност
  • Етично използване
  • Непрекъснат мониторинг

Прозрачност

Да направим системите с изкуствен интелект разбираеми и обясними за заинтересованите страни, включително потребители, разработчици, регулаторни органи и широката общественост.

Практическа реализация

Ясна документация за това как работят алгоритмите на изкуствения интелект, какви данни използват и как се вземат решения.

Отговорност

Задължението на отделни лица, организации или правителства да поемат отговорност за резултатите от системите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Определяне на това кой е отговорен за решенията, действията и последствията, свързани с ИИ. Създаване на механизми за търсене на отговорност от заинтересованите страни, включително правни рамки, надзорни органи и процеси за разглеждане на жалби или оплаквания, произтичащи от използването на ИИ.

Етично използване

Проектиране, внедряване и управление на системи с изкуствен интелект в съответствие с етични принципи като справедливост, прозрачност и отчетност.

Практическа реализация

Добавяне на предпазни мерки към процесите на разработване на LLM за преглед на наборите от данни и резултатите от обучението и гарантиране, че те подкрепят справедливи резултати за всички хора, независимо от демографските фактори.

Непрекъснат мониторинг

Откриване на отклонения от очакваното поведение на LLM за смекчаване на рискове като предубеждения или заплахи за сигурността и гарантиране, че системите работят в съответствие с етичните стандарти и законовите изисквания.

Практическа реализация

Текущо проследяване на показателите за ефективност, уязвимостите в сигурността, етичното съответствие и спазването на регулаторните изисквания, както и предпазните мерки, както е обяснено по-горе. Те трябва да бъдат внедрени в цикли за обратна връзка.

Участие на заинтересованите страни

Хората, участващи в определянето на етични насоки, регулаторни рамки и най-добри практики, които управляват технологиите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Поканване и включване на разработчици, изследователи, политици, регулаторни органи, представители на индустрията, засегнатите общности и широката общественост. Осигуряване на вземане предвид на различни гледни точки, опасения и експертен опит по време на разработването, внедряването и използването на системи с изкуствен интелект.

Поверителност

Защита на правата на лицата да контролират личните си данни и осигуряване на тяхната поверителност и цялостност през целия им жизнен цикъл.

Практическа реализация

Анонимизиране на данни, криптиране, сигурно съхранение и предаване и спазване на разпоредбите за защита на данните, като GDPR или CCPA.

Охрана

Мерките и практиките, въведени за защита на системите с изкуствен интелект от неоторизиран достъп, злонамерени атаки и нарушения на данните, както и за защита на организациите от подаване на чувствителни данни в системите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Практики за сигурно кодиране, криптиране на чувствителни данни, редовни оценки на уязвимостите и тестове за проникване, контрол на достъпа и механизми за удостоверяване; наблюдение за аномални дейности или потенциални заплахи; бързо реагиране на инциденти; използване на разширение за корпоративен браузър за GenAI DLP.

Обяснимост

Способността на системите с изкуствен интелект да предоставят разбираеми обяснения за своите решения и действия.

Практическа реализация

Генериране на обяснения, четими за човек, визуализиране на процесите на вземане на решения и проследяване на решенията до входните данни и характеристиките на модела.

  • Участие на заинтересованите страни
  • Поверителност
  • Охрана
  • Обяснимост

Прозрачност

Да направим системите с изкуствен интелект разбираеми и обясними за заинтересованите страни, включително потребители, разработчици, регулаторни органи и широката общественост.

Практическа реализация

Ясна документация за това как работят алгоритмите на изкуствения интелект, какви данни използват и как се вземат решения.

Отговорност

Задължението на отделни лица, организации или правителства да поемат отговорност за резултатите от системите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Определяне на това кой е отговорен за решенията, действията и последствията, свързани с ИИ. Създаване на механизми за търсене на отговорност от заинтересованите страни, включително правни рамки, надзорни органи и процеси за разглеждане на жалби или оплаквания, произтичащи от използването на ИИ.

Етично използване

Проектиране, внедряване и управление на системи с изкуствен интелект в съответствие с етични принципи като справедливост, прозрачност и отчетност.

Практическа реализация

Добавяне на предпазни мерки към процесите на разработване на LLM за преглед на наборите от данни и резултатите от обучението и гарантиране, че те подкрепят справедливи резултати за всички хора, независимо от демографските фактори.

Непрекъснат мониторинг

Откриване на отклонения от очакваното поведение на LLM за смекчаване на рискове като предубеждения или заплахи за сигурността и гарантиране, че системите работят в съответствие с етичните стандарти и законовите изисквания.

Практическа реализация

Текущо проследяване на показателите за ефективност, уязвимостите в сигурността, етичното съответствие и спазването на регулаторните изисквания, както и предпазните мерки, както е обяснено по-горе. Те трябва да бъдат внедрени в цикли за обратна връзка.

Участие на заинтересованите страни

Хората, участващи в определянето на етични насоки, регулаторни рамки и най-добри практики, които управляват технологиите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Поканване и включване на разработчици, изследователи, политици, регулаторни органи, представители на индустрията, засегнатите общности и широката общественост. Осигуряване на вземане предвид на различни гледни точки, опасения и експертен опит по време на разработването, внедряването и използването на системи с изкуствен интелект.

Поверителност

Защита на правата на лицата да контролират личните си данни и осигуряване на тяхната поверителност и цялостност през целия им жизнен цикъл.

Практическа реализация

Анонимизиране на данни, криптиране, сигурно съхранение и предаване и спазване на разпоредбите за защита на данните, като GDPR или CCPA.

Охрана

Мерките и практиките, въведени за защита на системите с изкуствен интелект от неоторизиран достъп, злонамерени атаки и нарушения на данните, както и за защита на организациите от подаване на чувствителни данни в системите с изкуствен интелект.

Практическа реализация

Практики за сигурно кодиране, криптиране на чувствителни данни, редовни оценки на уязвимостите и тестове за проникване, контрол на достъпа и механизми за удостоверяване; наблюдение за аномални дейности или потенциални заплахи; бързо реагиране на инциденти; използване на разширение за корпоративен браузър за GenAI DLP.

Обяснимост

Способността на системите с изкуствен интелект да предоставят разбираеми обяснения за своите решения и действия.

Практическа реализация

Генериране на обяснения, четими за човек, визуализиране на процесите на вземане на решения и проследяване на решенията до входните данни и характеристиките на модела.

Най-добри практики за управление на изкуствения интелект: осигуряване на съответствие, поверителност и сигурност

Ако сте организация, която иска да въведе, внедри или разшири управлението на ИИ, следвайте тези най-добри практики за управление на ИИ:

Уверете се, че данните, използвани за обучение и изводи, са анонимни.

Провеждайте програми за осведомяване, за да информирате работната сила за потенциалните рискове и стратегиите за смекчаване.

Създайте правила за въвеждане и поставяне на данни в приложения с изкуствен интелект. LayerX може да помогне за прилагането им. само определени видове данни или определени служители имат достъп и/или използват тези приложения и по какви начини.

Ограничете достъпа до системи с изкуствен интелект само до оторизиран персонал. Що се отнася до приложения с изкуствен интелект като ChatGPT, LayerX възможности за достъп може да помогне за налагането на тези контроли.

Въведете предпазни парапети по време на обучението и внедряването на модела, за да проверите за проблеми с управлението.

Създайте стабилен план за реагиране при инциденти за справяне с потенциални нарушения на сигурността или нарушения на съответствието.

Уверете се, че наборите от данни за обучение на LLM са разнообразни и изчерпателни.

Внедряване на автоматизирани системи за наблюдение на спазването на съответните разпоредби и стандарти.

Наблюдавайте за токсичност и пристрастия.

Защитете използването на изкуствен интелект с AI DLP

Решението AI DLP на LayerX предлага цялостна защита на чувствителни данни при използване на AI приложения като ChatGPT, Gemini или Claude, без да се нарушава потребителското изживяване.

LayerX позволява дефиниране на конкретни данни за защита, прилагане на различни методи за контрол на данните (като изскачащи предупреждения или блокиращи действия) и активиране на сигурна производителност, без да се нарушава потребителското изживяване.

Това решение позволява на организациите да използват възможностите на изкуствения интелект, като същевременно предотвратяват случайно излагане на данни, с персонализируеми контроли за различни нужди на потребителите и нива на сигурност.

Деактивирайте или ограничете разширенията на браузъра с изкуствен интелект
Контролирайте поставянето и въвеждането на чувствителни данни в приложенията
Наблюдавайте използването

Ресурси за управление на ИИ

Ръководство на купувача за решения за сигурност на данни с изкуствен интелект: Пробийте се от шума. Изберете правилния път към сигурността на GenAI
доклад

Ръководство на купувача за решения за сигурност на данни с изкуствен интелект: Пробийте се от шума. Изберете правилния път към сигурността на GenAI

Научете защо блокирането на ChatGPT или разчитането на наследени DLP методи се проваля и използвайте практичен контролен списък, за да оцените доставчиците. Вътре: Повърхност на риска от GenAI, основни стълбове (откриване, наблюдение, прилагане), необходимост от решения, базирани на браузъра, без агенти и ключови оперативни фактори като скорост, управление и потребителско изживяване.

Прочетете повече
LayerX: Контролирайте използването на AI и предотвратявайте изтичане на данни от AI
Спецификации

LayerX: Контролирайте използването на AI и предотвратявайте изтичане на данни от AI

LayerX е цялостна платформа за сигурност, базирана на изкуствен интелект и браузър, без агенти, която помага на организациите да предотвратят изтичане на данни, свързани с изкуствен интелект, предлагайки пълна видимост и контрол върху всички одобрени и неодобрени приложения с изкуствен интелект и блокира разкриването на чувствителни данни в реално време, без това да се отрази на потребителското изживяване.

Прочетете повече
Докладът на LayerX Enterprise за сигурността на данните в областта на изкуствения интелект и SaaS за 2025 г.
доклад

Докладът на LayerX Enterprise за сигурността на данните в областта на изкуствения интелект и SaaS за 2025 г.

Този доклад, базиран на реална телеметрия за сърфиране в корпоративни среди, разкрива как чувствителните данни наистина преминават през приложенията с изкуствен интелект и SaaS и защо общоприетите предположения за сигурност вече не са валидни.

Прочетете повече

Повече за управлението на ИИ

Какво е генеративна AI сигурност?
Оценка на риска, свързан с изкуствен интелект: шаблон, инструменти и най-добри практики
10 вида генериращи AI рискове и стратегии за смекчаване

Управление на ИИ – ЧЗВ

Какво е управление с изкуствен интелект?

Управлението на ИИ се отнася до политиките, контролите и механизмите за надзор, които гарантират, че ИИ се използва отговорно, сигурно и в съответствие с бизнес, правните и етичните изисквания в цялата организация.

Защо управлението на ИИ е важно за предприятията?

Без управление, използването на ИИ може да доведе до изтичане на данни, нарушения на съответствието и оперативен риск. Управлението позволява на организациите да внедряват ИИ уверено, като същевременно поддържат отчетност и контрол.

По какво се различава управлението на ИИ от сигурността на ИИ?

Сигурността на ИИ се фокусира върху защитата на системите и данните от заплахи, докато управлението на ИИ определя как ИИ може да се използва, от кого и по какви правила, обхващайки политиката, надзора и прилагането.

Какви рискове адресира управлението на ИИ?

Управлението на ИИ помага за управлението на рискове като използване на скрит ИИ, излагане на чувствителни данни, неодобрени инструменти, липса на възможност за одит и злоупотреба с генерирани от ИИ резултати.

Кой е отговорен за управлението на ИИ в една организация?

Управлението на ИИ обикновено е споделена отговорност между ръководителите по сигурност, ИТ, правни, съответствие и бизнес специалисти, което изисква междуфункционално съгласуване, а не един-единствен собственик.

Какви видове инструменти с изкуствен интелект се нуждаят от управление?

Управлението на ИИ се отнася за публични инструменти на GenAI, корпоративни платформи с ИИ, вградени функции на ИИ в SaaS приложения, базирани на браузър ИИ асистенти и разширения или плъгини, задвижвани от ИИ.

Как управлението на ИИ подпомага спазването на регулаторните изисквания?

Управлението помага за прилагането на последователни политики, поддържането на одитни следи и контрола на използването на данни, като подкрепя спазването на разпоредби като GDPR, HIPAA и нововъзникващи закони, специфични за изкуствения интелект.

Защо традиционните модели на управление са недостатъчни за ИИ?

Изкуственият интелект е динамичен, управляван от потребителя и често достъпът до него се осъществява през браузъра, което прави статичните политики и периодичните одити неефективни без видимост и прилагане в реално време.

Как управлението на ИИ позволява дългосрочното му внедряване?

Чрез балансиране на иновациите с контрола, управлението на ИИ създава доверие, отчетност и последователност в използването на ИИ. То намалява риска и несигурността както за ръководството, така и за служителите, правейки приемането на ИИ устойчиво, тъй като инструментите, регулациите и случаите на употреба се развиват с течение на времето.

Може ли управлението на ИИ да се адаптира с развитието на употребата на ИИ?

Да. Ефективното управление на ИИ е непрекъснато, което позволява на организациите да актуализират политики, да разширяват одобрените инструменти и да коригират контролите, когато внедряването на ИИ нараства и се променя, без това да нарушава производителността или да забавя иновациите.

Взаимодействието с изкуствен интелект
Платформа за сигурност

С LayerX всяка организация може да защити всички взаимодействия с изкуствен интелект във всеки браузър, приложение и IDE и да се предпази от всички рискове, свързани с сърфирането.

Поискайте демонстрация Гледайте демонстрация