La governance GenAI copre tutte le politiche, le pratiche e i framework utilizzati per monitorare i sistemi GenAI per garantirne l'integrità e la sicurezza. Questo concetto teorico è di grande importanza, poiché può prevenire imbarazzi aziendali, problemi legali e ingiustizie etiche. Ad esempio, uno strumento di progettazione popolare Figma ha recentemente ritirato l'uso di GenAI perché ha plagiato il design di Apple. La governance della GenAI avrebbe potuto impedirlo.
In questo post del blog spieghiamo cos'è la governance GenAI, perché è necessaria e, soprattutto, come implementarla. Continua a leggere per assicurarti che l'utilizzo di GenAI da parte della tua azienda sia in linea con gli standard richiesti, per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.
Cos’è la governance dell’intelligenza artificiale generativa?
La governance GenAI comprende le strutture, le politiche e le pratiche utilizzate per gestire, monitorare e supervisionare i sistemi di intelligenza artificiale generativa per garantirne un utilizzo corretto. L’intelligenza artificiale generativa è una nuova tecnologia, che introduce quindi sfide distinte e inesplorate in precedenza. Questi includono la lotta ai pregiudizi, la garanzia della trasparenza, il mantenimento della responsabilità, i problemi di accuratezza (ovvero le “allucinazioni”), la sicurezza e altro ancora. La governance di GenAI garantisce che l’intelligenza artificiale generativa operi in modo etico, sicuro, in linea con le norme sociali e fornisca informazioni corrette. Questa è la definizione di governance di GenAI.
Le sfide della governance dell’intelligenza artificiale generativa
Perché le organizzazioni devono considerare I rischi della GenAI? Alcune delle principali sfide GenAI includono:
- Pregiudizio e ingiustizia – I sistemi GenAI possono perpetuare o addirittura esacerbare i pregiudizi esistenti riscontrati nei dati di addestramento, con conseguenti risultati ingiusti. Ad esempio, risposte distorte possono portare a non reclutare donne, a sbilanciare l’applicazione della legge verso le minoranze e a condizioni migliori per l’approvazione dei prestiti a gruppi privilegiati.
- Violazioni della privacy – Le tecnologie GenAI possono violare la privacy individuale. Se i set di dati su cui vengono formati i LLM contengono dati personali e questi dati non vengono archiviati o utilizzati correttamente, le PII e altri dati sensibili potrebbero essere condivisi illegalmente.
- abuso – Le capacità innovative di GenAI offrono un vasto potenziale per applicazioni e servizi. Questi includono scopi dannosi, come la creazione di deepfake, attacchi informatici, phishing o automatizzazione di attività illegali.
- Disinformazione – L’intelligenza artificiale generativa può facilmente produrre e diffondere informazioni false. Ciò potrebbe essere dovuto ad allucinazioni o ad un addestramento intenzionale e dannoso. Ciò può avere un impatto sulla conoscenza, sulle idee e sulle intuizioni delle persone, influenzando i processi aziendali e persino interrompendo i processi democratici.
- Proprietà e diritti di proprietà intellettuale – I risultati di GenAI possono imitare da vicino i contenuti e le creatività esistenti, sollevando la questione della proprietà intellettuale e della proprietà. C'è anche la questione se costituisca una violazione della proprietà intellettuale formare LLM su informazioni protette da copyright.
- Responsabilità – La mancanza di trasparenza (“scatola nera”) e il fatto che gli LLM non sono persone giuridiche possono rendere difficile determinare la responsabilità quando i sistemi di intelligenza artificiale falliscono o causano danni. Recentemente, un tribunale ha stabilito che una compagnia aerea canadese è stato ritenuto responsabile per il suo chatbot ingannevole.
- Sicurezza – I sistemi di intelligenza artificiale sono suscettibili ad attacchi o abusi che possono portare all’esfiltrazione o alla corruzione dei dati.
Fondamenti chiave della governance dell’intelligenza artificiale generativa
La governance dell’IA generativa è costituita da processi, strumenti e framework. Quando crei il tuo piano, considera i seguenti fattori di governance dell'IA:
- Trasparenza – Rendere i sistemi di intelligenza artificiale comprensibili e spiegabili alle parti interessate, inclusi utenti, sviluppatori, regolatori e pubblico in generale.
Implementazione pratica: documentazione chiara di come funzionano gli algoritmi di intelligenza artificiale, quali dati utilizzano e come vengono prese le decisioni.
- Responsabilità – L’obbligo di individui, organizzazioni o governi di assumersi la responsabilità dei risultati dei sistemi di intelligenza artificiale.
Implementazione pratica: definire chi è responsabile delle decisioni, delle azioni e delle conseguenze relative all’intelligenza artificiale. Stabilire meccanismi per ritenere responsabili le parti interessate, compresi quadri giuridici, organismi di supervisione e processi per affrontare reclami o lamentele derivanti dall’uso dell’IA.
- Utilizzo etico – Progettare, implementare e gestire sistemi di intelligenza artificiale in linea con principi etici quali equità, trasparenza e responsabilità.
Implementazione pratica: Aggiunta di guardrail ai processi di sviluppo LLM per rivedere i set di dati e i risultati della formazione e garantire che supportino risultati equi per tutti gli individui, indipendentemente dai fattori demografici.
- Monitoraggio continuo – Rilevare deviazioni dal comportamento LLM previsto per mitigare rischi quali pregiudizi o minacce alla sicurezza e garantire che i sistemi funzionino in conformità con gli standard etici e i requisiti legali.
Implementazione pratica: monitoraggio continuo dei parametri prestazionali, delle vulnerabilità della sicurezza, della conformità etica e dell'aderenza alle normative, nonché dei guardrail, come spiegato sopra. Questi dovrebbero essere implementati in cicli di feedback.
- Coinvolgimento degli stakeholder – Le persone coinvolte nella definizione di linee guida etiche, quadri normativi e migliori pratiche che governano le tecnologie di intelligenza artificiale.
Implementazione pratica: invitare e coinvolgere sviluppatori, ricercatori, politici, regolatori, rappresentanti dell'industria, comunità interessate e il pubblico in generale. Garantire che prospettive, preoccupazioni e competenze diverse siano prese in considerazione durante lo sviluppo, l’implementazione e l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale.
- Privacy – Salvaguardare il diritto degli individui a controllare i propri dati personali e a garantirne la riservatezza e l'integrità durante tutto il loro ciclo di vita.
Implementazione pratica: anonimizzazione dei dati, crittografia, archiviazione e trasmissione sicure e rispetto delle normative sulla protezione dei dati come GDPR o CCPA.
- Sicurezza – Le misure e le pratiche implementate per proteggere i sistemi di IA da accessi non autorizzati, attacchi dannosi e violazioni dei dati e per proteggere le organizzazioni dall’invio di dati sensibili ai sistemi di IA.
Implementazione pratica: pratiche di codifica sicura, crittografia dei dati sensibili, valutazioni periodiche delle vulnerabilità e test di penetrazione, controlli di accesso e meccanismi di autenticazione; monitoraggio di attività anomale o potenziali minacce; rispondere tempestivamente agli incidenti; utilizzando un'estensione del browser aziendale per DLP GenAI.
- Spiegabilità – La capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni comprensibili per le loro decisioni e azioni.
Implementazione pratica: generare spiegazioni leggibili dall'uomo, visualizzare i processi decisionali e ricondurre le decisioni ai dati di input e alle caratteristiche del modello.
Migliori pratiche per governare l’intelligenza artificiale generativa: garantire conformità, privacy e sicurezza
Se sei un'organizzazione che desidera introdurre, implementare o aumentare la governance GenAI, segui queste best practice sulla governance GenAI:
- Limitare l’accesso ai sistemi di intelligenza artificiale solo al personale autorizzato. Quando si tratta di applicazioni SaaS GenAI come ChatGPT, LayerX's capacità di accesso possono aiutare a far rispettare questi controlli.
- Crea policy per digitare e incollare i dati nelle applicazioni GenAI. LayerX può aiutare a farlo rispettare solo alcuni tipi di dati o determinati dipendenti possono accedere e/o utilizzare queste applicazioni e in quali modi.
- Garantire che i set di dati per la formazione dei LLM siano diversi e completi.
- Garantire che i dati utilizzati per l'addestramento e l'inferenza siano resi anonimi.
- Implementare guardrail durante la formazione e l'implementazione del modello per verificare la presenza di problemi di governance.
- Monitorare la tossicità e i bias.
- Implementare sistemi automatizzati per monitorare la conformità alle normative e agli standard pertinenti.
- Condurre programmi di sensibilizzazione per mantenere la forza lavoro informata sui potenziali rischi e sulle strategie di mitigazione.
- Stabilire un solido piano di risposta agli incidenti per affrontare potenziali violazioni della sicurezza o violazioni della conformità.
Proteggi il tuo utilizzo di GenAI con GenAI DLP
La soluzione GenAI DLP di LayerX offre una protezione completa per i dati sensibili quando si utilizzano applicazioni di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, Gemini o Claude, senza interrompere l'esperienza dell'utente.
LayerX consente di definire dati specifici da proteggere, applicare vari metodi di controllo dei dati (come avvisi pop-up o azioni di blocco) e consentire una produttività sicura senza interrompere l'esperienza dell'utente.
Questa soluzione consente alle organizzazioni di utilizzare le funzionalità di GenAI prevenendo l'esposizione accidentale dei dati, con controlli personalizzabili per le diverse esigenze degli utenti e livelli di sicurezza.
- Disabilita o limita le estensioni del browser GenAI
- Controlla l'incollaggio e la digitazione dei dati sensibili all'interno delle applicazioni
- Monitorare l'utilizzo
