La gobernanza de GenAI cubre todas las políticas, prácticas y marcos utilizados para monitorear los sistemas GenAI para garantizar su integridad y seguridad. Este concepto teórico es de gran importancia, ya que puede prevenir problemas empresariales, problemas legales e injusticias éticas. Por ejemplo, herramienta de diseño popular. Figma retiró recientemente el uso de GenAI porque plagió el diseño de Apple. La gobernanza GenAI podría haber evitado esto.
En esta publicación de blog, explicamos qué es la gobernanza GenAI, por qué es necesaria y, lo más importante, cómo implementarla. Continúe leyendo para asegurarse de que el uso de GenAI en su empresa se alinee con los estándares requeridos para alcanzar sus objetivos comerciales.
¿Qué es la gobernanza de la IA generativa?
La gobernanza de GenAI son los marcos, políticas y prácticas que se utilizan para gestionar, monitorear y supervisar los sistemas de IA generativa para garantizar un uso adecuado. La IA generativa es una tecnología nueva, por lo que presenta desafíos distintos y previamente inexplorados. Estos incluyen abordar los prejuicios, garantizar la transparencia, mantener la responsabilidad, problemas de precisión (también conocidos como "alucinaciones"), seguridad y más. La gobernanza de GenAI garantiza que la IA generativa funcione de forma ética, segura, en consonancia con las normas sociales y proporcione información correcta. Esta es la definición de gobernanza de GenAI.
Desafíos de la gobernanza de la IA generativa
¿Por qué las organizaciones deben considerar Riesgos de la generación AI? Algunos de los principales desafíos de GenAI incluyen:
- Sesgo e injusticia – Los sistemas GenAI pueden perpetuar o incluso exacerbar los sesgos existentes encontrados en sus datos de capacitación, lo que resulta en resultados injustos. Por ejemplo, las respuestas sesgadas pueden llevar a no reclutar mujeres, aplicar la ley sesgada hacia las minorías y mejores condiciones de aprobación de préstamos para grupos privilegiados.
- Violaciones de privacidad – Las tecnologías GenAI pueden infringir la privacidad individual. Si los conjuntos de datos en los que se capacita a los LLM contienen datos personales y estos datos no se almacenan ni se utilizan correctamente, la PII y otros datos confidenciales podrían compartirse ilegalmente.
- Mal uso – Las capacidades innovadoras de GenAI brindan un gran potencial para aplicaciones y servicios. Estos incluyen fines dañinos, como la creación de deepfakes, ciberataques, phishing o automatización de actividades ilegales.
- Desinformación – La IA generativa puede producir y difundir fácilmente información falsa. Estos podrían deberse a alucinaciones o a un entrenamiento malicioso intencionado. Esto puede afectar el conocimiento, las ideas y los conocimientos de las personas, influir en los procesos comerciales e incluso alterar los procesos democráticos.
- Propiedad y derechos de propiedad intelectual – Los resultados de GenAI pueden imitar fielmente el contenido y las creatividades existentes, lo que plantea la cuestión de la propiedad intelectual y la propiedad. También está la cuestión de si es una violación de la propiedad intelectual capacitar a los LLM sobre información protegida por derechos de autor.
- Responsabilidad – La falta de transparencia (“caja negra”) y el hecho de que los LLM no sean entidades legales pueden dificultar la determinación de la responsabilidad cuando los sistemas de IA fallan o causan daños. Recientemente, un tribunal dictaminó que una aerolínea canadiense fue considerado responsable de su chatbot engañoso.
- Seguridad – Los sistemas de IA son susceptibles a ataques o uso indebido que pueden provocar la filtración o corrupción de datos.
Fundamentos clave de la gobernanza de la IA generativa
La gobernanza de la IA generativa se compone de procesos, herramientas y marcos. Al elaborar su plan, considere los siguientes factores de gobernanza de la IA:
- Transparencia – Hacer que los sistemas de IA sean comprensibles y explicables para las partes interesadas, incluidos los usuarios, los desarrolladores, los reguladores y el público en general.
Implementación práctica: Documentación clara de cómo funcionan los algoritmos de IA, qué datos utilizan y cómo se toman las decisiones.
- Responsabilidad – La obligación de las personas, organizaciones o gobiernos de asumir la responsabilidad de los resultados de los sistemas de IA.
Implementación práctica: Definir quién es responsable de las decisiones, acciones y consecuencias relacionadas con la IA. Establecer mecanismos para responsabilizar a las partes interesadas, incluidos marcos legales, órganos de supervisión y procesos para abordar quejas o quejas que surjan del uso de la IA.
- Uso ético – Diseñar, implementar y gestionar sistemas de IA en consonancia con principios éticos como la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas.
Implementación práctica: Agregar barreras de seguridad a los procesos de desarrollo de LLM para revisar conjuntos de datos y resultados de capacitación y garantizar que respalden resultados equitativos para todas las personas, independientemente de los factores demográficos.
- Monitoreo continuo – Detectar desviaciones del comportamiento esperado de LLM para mitigar riesgos como sesgos o amenazas a la seguridad, y garantizar que los sistemas funcionen de acuerdo con estándares éticos y requisitos legales.
Implementación práctica: Seguimiento continuo de métricas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad, cumplimiento ético y cumplimiento normativo, así como barreras de seguridad, como se explicó anteriormente. Estos deberían implementarse en circuitos de retroalimentación.
- Integración e inclusión de las partes interesadas – Las personas involucradas en la definición de directrices éticas, marcos regulatorios y mejores prácticas que rigen las tecnologías de IA.
Implementación práctica: Invitar e involucrar a desarrolladores, investigadores, formuladores de políticas, reguladores, representantes de la industria, comunidades afectadas y el público en general. Garantizar que se tengan en cuenta diversas perspectivas, preocupaciones y conocimientos durante el desarrollo, implementación y uso de los sistemas de IA.
- Privacidad – Salvaguardar los derechos de las personas a controlar sus datos personales y garantizar su confidencialidad e integridad durante todo su ciclo de vida.
Implementación práctica: Anonimización de datos, cifrado, almacenamiento y transmisión seguros y cumplimiento de las normas de protección de datos como GDPR o CCPA.
- Seguridad – Las medidas y prácticas implementadas para proteger los sistemas de IA del acceso no autorizado, ataques maliciosos y violaciones de datos, y para proteger a las organizaciones del envío de datos confidenciales a los sistemas de IA.
Implementación práctica: Prácticas de codificación segura, cifrado de datos confidenciales, evaluaciones periódicas de vulnerabilidad y pruebas de penetración, controles de acceso y mecanismos de autenticación; monitoreo de actividades anómalas o amenazas potenciales; responder rápidamente a los incidentes; usando una extensión de navegador empresarial para DLP GenAI.
- Explicabilidad – La capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones comprensibles de sus decisiones y acciones.
Implementación práctica: Generar explicaciones legibles por humanos, visualizar procesos de toma de decisiones y rastrear las decisiones hasta los datos de entrada y las características del modelo.
Mejores prácticas para gobernar la IA generativa: garantizar el cumplimiento, la privacidad y la seguridad
Si es una organización que busca introducir, implementar o aumentar la gobernanza de GenAI, siga estas mejores prácticas de gobernanza de GenAI:
- Restrinja el acceso a los sistemas de IA únicamente al personal autorizado. Cuando se trata de aplicaciones SaaS GenAI como ChatGPT, LayerX capacidades de acceso puede ayudar a hacer cumplir estos controles.
- Cree políticas para escribir y pegar datos en aplicaciones GenAI. LayerX puede ayudar a hacer cumplir eso solo ciertos tipos de datos o determinados empleados pueden acceder y/o utilizar estas aplicaciones, y de qué manera.
- Asegúrese de que los conjuntos de datos para la formación de LLM sean diversos y completos.
- Asegúrese de que los datos utilizados para el entrenamiento y la inferencia sean anónimos.
- Implemente barreras de seguridad durante la capacitación y la implementación del modelo para verificar si hay problemas de gobernanza.
- Supervise la toxicidad y el sesgo.
- Implementar sistemas automatizados para monitorear el cumplimiento de las regulaciones y estándares relevantes.
- Llevar a cabo programas de concientización para mantener informada a la fuerza laboral sobre riesgos potenciales y estrategias de mitigación.
- Establezca un sólido plan de respuesta a incidentes para abordar posibles violaciones de seguridad o violaciones de cumplimiento.
Asegure su uso de GenAI con GenAI DLP
La solución GenAI DLP de LayerX ofrece protección integral para datos confidenciales cuando se utilizan aplicaciones de IA generativa como ChatGPT, Gemini o Claude, sin interrumpir la experiencia del usuario.
LayerX permite definir datos específicos a proteger, aplicar varios métodos de control de datos (como advertencias emergentes o acciones de bloqueo) y permitir una productividad segura sin interrumpir la experiencia del usuario.
Esta solución permite a las organizaciones utilizar las capacidades de GenAI y al mismo tiempo evitar la exposición accidental de datos, con controles personalizables para diferentes necesidades de los usuarios y niveles de seguridad.
- Deshabilitar o limitar las extensiones del navegador GenAI
- Controle el pegado y escritura de datos confidenciales dentro de las aplicaciones.
- Monitorear el uso
