Casa GenAI Cos'è la governance dell'IA? Suggerimenti e buone pratiche

Cos'è la governance dell'IA? Suggerimenti e buone pratiche

AI Governance è un framework di sicurezza e supervisione progettato per aiutare le organizzazioni a definire, applicare e monitorare l'utilizzo responsabile dell'intelligenza artificiale su strumenti, utenti e dati.

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La governance dell'IA comprende tutte le politiche, le pratiche e i framework utilizzati per monitorare i sistemi di IA al fine di 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, il popolare strumento di progettazione Figma ha recentemente ritirato l'uso dell'intelligenza artificiale perché ha plagiato il design di Apple. La governance dell'intelligenza artificiale avrebbe potuto impedirlo.

In questo articolo del blog, spieghiamo cos'è la governance GenAI, perché è necessaria e, soprattutto, come implementarla. Continua a leggere per assicurarti che l'utilizzo dell'IA nella tua azienda sia in linea con gli standard richiesti per raggiungere i tuoi obiettivi aziendali.

Cos’è la governance dell’IA?

La governance dell'IA è il quadro, le politiche e le pratiche utilizzate per gestire, monitorare e supervisionare i sistemi di IA al fine di garantirne un utilizzo corretto. L'IA, essendo una tecnologia relativamente nuova, introduce sfide specifiche e inesplorate in precedenza. Tra queste, la gestione dei pregiudizi, la garanzia della trasparenza, il mantenimento della responsabilità, la gestione di problemi di accuratezza, allucinazioni, sicurezza e altro ancora. La governance dell'IA garantisce che l'IA operi in modo etico, sicuro, in linea con le norme sociali e fornisca informazioni corrette.

L'ambito crescente dei rischi dell'intelligenza artificiale nelle imprese

La praticità della GenAI introduce una complessa rete di rischi legati all'IA che vanno ben oltre il semplice uso improprio. Questi rischi non sono teorici; sono minacce attive che possono avere conseguenze significative a livello finanziario, reputazionale e normativo. Comprendere questa nuova superficie di attacco è il primo passo verso la costruzione di una difesa efficace.

Pregiudizio e ingiustizia

I sistemi di intelligenza artificiale possono perpetuare o addirittura esacerbare i pregiudizi esistenti nei loro dati di addestramento, con conseguenti risultati ingiusti. Ad esempio, risposte distorte possono portare al mancato reclutamento delle donne, a un'applicazione della legge sbilanciata nei confronti delle minoranze e a migliori condizioni di approvazione dei prestiti per i gruppi privilegiati.

Violazioni della privacy

Le tecnologie di intelligenza artificiale possono violare la privacy individuale. Se i set di dati su cui vengono formati gli LLM contengono dati personali e questi dati non vengono archiviati o utilizzati correttamente, le informazioni personali identificabili (PII) e altri dati sensibili potrebbero essere condivisi illegalmente.

abuso

Le capacità innovative dell'IA offrono un vasto potenziale per applicazioni e servizi, inclusi scopi dannosi, come la creazione di deepfake, attacchi informatici, phishing o l'automazione di attività illegali.

Disinformazione

L'intelligenza artificiale può facilmente produrre e diffondere informazioni false. Ciò potrebbe essere dovuto ad allucinazioni o a un addestramento intenzionalmente dannoso. Ciò può avere un impatto sulla conoscenza, le idee e le intuizioni delle persone, influenzando i processi aziendali e persino interrompendo i processi democratici.

Proprietà e diritti di proprietà intellettuale

Gli output dell'IA possono imitare fedelmente contenuti e contenuti creativi esistenti, sollevando la questione della proprietà intellettuale e della proprietà intellettuale. C'è anche la questione se formare gli LLM su informazioni protette da copyright costituisca una violazione della proprietà intellettuale.

Responsabilità

La mancanza di trasparenza ("scatola nera") e il fatto che gli LLM non siano persone giuridiche possono rendere difficile determinare la responsabilità in caso di guasti o danni ai sistemi di intelligenza artificiale. 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 soggetti ad attacchi o abusi che possono portare all'esfiltrazione o alla corruzione dei dati.

Perché i modelli di governance tradizionali falliscono con l'intelligenza artificiale

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale introduce una serie di rischi e comportamenti fondamentalmente diversi che i tradizionali framework di governance IT non sono mai stati progettati per gestire. I framework di governance IT tradizionali sono stati concepiti per applicazioni statiche e flussi di lavoro prevedibili. L'intelligenza artificiale introduce interazioni dinamiche, guidate dall'utente, che richiedono visibilità in tempo reale e controlli che vanno oltre quelli tradizionali.

Focus
Tipo di controllo
Visibilità
Valutazione del rischio
Comportamento dell'utente
Protezione dalla perdita di dati
Governance IT tradizionale
App-centrico: i controlli vengono applicati alle applicazioni o ai sistemi
Solo policy: le regole sono definite, ma l'applicazione è ritardata o manuale
A livello di rete: monitora il traffico, i caricamenti e i download sulla rete
Audit periodici: la conformità viene verificata a posteriori
Presuppone flussi di lavoro prevedibili e applicazioni statiche
Limitato a file e dati strutturati
Governance dell'IA
Incentrato su strumenti e interazioni: i controlli si concentrano su specifici strumenti di intelligenza artificiale e interazioni con l'utente
Applicazione in tempo reale: le policy agiscono istantaneamente per prevenire comportamenti rischiosi dell'IA
A livello di browser: monitora l'attività dell'IA direttamente dove si verifica, comprese le app Web e le estensioni
Supervisione continua: l'utilizzo dell'intelligenza artificiale viene monitorato in tempo reale per individuare i rischi emergenti
Tiene conto di comportamenti dinamici guidati dall'utente con interazioni AI in continua evoluzione
Copre prompt, output e informazioni sensibili nelle sessioni di intelligenza artificiale in tempo reale

Vantaggi della governance dell'IA

Mitigazione del rischio in tempo reale

Rileva e previeni perdite di dati sensibili, richieste di intelligenza artificiale non sicure o violazioni delle policy non appena si verificano, anziché dopo.

Adozione sicura e responsabile dell'intelligenza artificiale

Consentire ai dipendenti di sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale in modo sicuro senza limitare la produttività, promuovendo l'innovazione e riducendo al minimo i rischi organizzativi.

Conformità migliorata e prontezza all'audit

Mantenere una supervisione continua dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale tra strumenti e utenti, semplificando e rendendo più accurati i report normativi e gli audit interni.

Fondamenti chiave della governance dell'IA

La governance dell'IA è composta da processi, strumenti e framework. Quando si elabora un piano, è importante considerare i seguenti fattori di governance dell'IA:

  • Trasparenza
  • Responsabilità
  • Utilizzo etico
  • Monitoraggio continuo

Trasparenza

Rendere i sistemi di intelligenza artificiale comprensibili e spiegabili alle parti interessate, tra cui utenti, sviluppatori, enti regolatori e pubblico in generale.

Implementazione pratica

Documentazione chiara su 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'IA. Stabilire meccanismi per responsabilizzare le parti interessate, inclusi quadri giuridici, organi di controllo e procedure per la gestione di 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

Aggiungere misure di sicurezza ai processi di sviluppo LLM per esaminare 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 delle metriche di performance, delle vulnerabilità di sicurezza, della conformità etica e del rispetto delle normative, nonché dei guardrail, come spiegato in precedenza. Questi elementi dovrebbero essere implementati in cicli di feedback.

Coinvolgimento degli stakeholder

Le persone coinvolte nella definizione delle linee guida etiche, dei quadri normativi e delle migliori pratiche che regolano le tecnologie di intelligenza artificiale.

Implementazione pratica

Invitare e coinvolgere sviluppatori, ricercatori, decisori politici, autorità di regolamentazione, rappresentanti del settore, 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

Tutelare il diritto degli individui a controllare i propri dati personali e 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

Misure e pratiche implementate per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale da accessi non autorizzati, attacchi dannosi e violazioni dei dati, nonché per proteggere le organizzazioni dall'invio di dati sensibili ai sistemi di intelligenza artificiale.

Implementazione pratica

Pratiche di codifica sicure, crittografia dei dati sensibili, valutazioni regolari della vulnerabilità e test di penetrazione, controlli di accesso e meccanismi di autenticazione; monitoraggio di attività anomale o potenziali minacce; risposta tempestiva agli incidenti; utilizzo di un'estensione del browser aziendale per DLP GenAI.

Spiegabilità

La capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni comprensibili per le proprie 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.

  • Coinvolgimento degli stakeholder
  • Privacy
  • Sicurezza
  • Spiegabilità

Trasparenza

Rendere i sistemi di intelligenza artificiale comprensibili e spiegabili alle parti interessate, tra cui utenti, sviluppatori, enti regolatori e pubblico in generale.

Implementazione pratica

Documentazione chiara su 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'IA. Stabilire meccanismi per responsabilizzare le parti interessate, inclusi quadri giuridici, organi di controllo e procedure per la gestione di 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

Aggiungere misure di sicurezza ai processi di sviluppo LLM per esaminare 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 delle metriche di performance, delle vulnerabilità di sicurezza, della conformità etica e del rispetto delle normative, nonché dei guardrail, come spiegato in precedenza. Questi elementi dovrebbero essere implementati in cicli di feedback.

Coinvolgimento degli stakeholder

Le persone coinvolte nella definizione delle linee guida etiche, dei quadri normativi e delle migliori pratiche che regolano le tecnologie di intelligenza artificiale.

Implementazione pratica

Invitare e coinvolgere sviluppatori, ricercatori, decisori politici, autorità di regolamentazione, rappresentanti del settore, 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

Tutelare il diritto degli individui a controllare i propri dati personali e 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

Misure e pratiche implementate per proteggere i sistemi di intelligenza artificiale da accessi non autorizzati, attacchi dannosi e violazioni dei dati, nonché per proteggere le organizzazioni dall'invio di dati sensibili ai sistemi di intelligenza artificiale.

Implementazione pratica

Pratiche di codifica sicure, crittografia dei dati sensibili, valutazioni regolari della vulnerabilità e test di penetrazione, controlli di accesso e meccanismi di autenticazione; monitoraggio di attività anomale o potenziali minacce; risposta tempestiva agli incidenti; utilizzo di un'estensione del browser aziendale per DLP GenAI.

Spiegabilità

La capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni comprensibili per le proprie 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.

Best Practice per la gestione dell'IA: garantire conformità, privacy e sicurezza

Se sei un'organizzazione che desidera introdurre, implementare o potenziare la governance dell'IA, segui queste best practice di governance dell'IA:

Garantire che i dati utilizzati per l'addestramento e l'inferenza siano resi anonimi.

Condurre programmi di sensibilizzazione per mantenere la forza lavoro informata sui potenziali rischi e sulle strategie di mitigazione.

Crea policy per digitare e incollare dati nelle applicazioni di intelligenza artificiale. LayerX può aiutarti a far rispettare queste policy. solo alcuni tipi di dati o determinati dipendenti possono accedere e/o utilizzare queste applicazioni e in quali modi.

Limitare l'accesso ai sistemi di intelligenza artificiale solo al personale autorizzato. Per quanto riguarda applicazioni di intelligenza artificiale come ChatGPT, LayerX capacità di accesso possono aiutare a far rispettare questi controlli.

Implementare guardrail durante la formazione e l'implementazione del modello per verificare la presenza di problemi di governance.

Stabilire un solido piano di risposta agli incidenti per affrontare potenziali violazioni della sicurezza o violazioni della conformità.

Garantire che i set di dati per la formazione dei LLM siano diversi e completi.

Implementare sistemi automatizzati per monitorare la conformità alle normative e agli standard pertinenti.

Monitorare la tossicità e i bias.

Proteggi il tuo utilizzo dell'intelligenza artificiale con AI DLP

La soluzione AI DLP di LayerX offre una protezione completa dei dati sensibili quando si utilizzano applicazioni AI come ChatGPT, Gemini o Claude, senza compromettere l'esperienza 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 sfruttare le capacità dell'intelligenza artificiale prevenendo al contempo l'esposizione accidentale dei dati, con controlli personalizzabili per diverse esigenze degli utenti e livelli di sicurezza.

Disattivare o limitare le estensioni del browser AI
Controlla l'incollaggio e la digitazione dei dati sensibili all'interno delle applicazioni
Monitorare l'utilizzo

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Governance dell'IA – Domande frequenti

Cos'è la governance dell'IA?

La governance dell'IA si riferisce alle politiche, ai controlli e ai meccanismi di supervisione che garantiscono che l'IA venga utilizzata in modo responsabile, sicuro e in linea con i requisiti aziendali, legali ed etici in tutta l'organizzazione.

Perché la governance dell'IA è importante per le aziende?

Senza governance, l'utilizzo dell'IA può portare a perdite di dati, violazioni della conformità e rischi operativi. La governance consente alle organizzazioni di adottare l'IA con sicurezza, mantenendo al contempo responsabilità e controllo.

In che modo la governance dell'IA si differenzia dalla sicurezza dell'IA?

La sicurezza dell'IA si concentra sulla protezione dei sistemi e dei dati dalle minacce, mentre la governance dell'IA definisce come l'IA può essere utilizzata, da chi e secondo quali regole, coprendo policy, supervisione e applicazione.

Quali rischi affronta la governance dell'IA?

La governance dell'IA aiuta a gestire rischi quali l'utilizzo dell'IA ombra, l'esposizione di dati sensibili, strumenti non approvati, la mancanza di verificabilità e l'uso improprio dei risultati generati dall'IA.

Chi è responsabile della governance dell'IA in un'organizzazione?

La governance dell'IA è in genere una responsabilità condivisa tra responsabili della sicurezza, dell'IT, degli aspetti legali, della conformità e aziendali, e richiede un allineamento interfunzionale piuttosto che un singolo proprietario.

Quali tipi di strumenti di intelligenza artificiale necessitano di governance?

La governance dell'IA si applica agli strumenti GenAI pubblici, alle piattaforme di IA aziendali, alle funzionalità di IA integrate nelle app SaaS, agli assistenti di IA basati su browser e alle estensioni o ai plugin basati sull'IA.

In che modo la governance dell'IA supporta la conformità normativa?

La governance aiuta ad applicare policy coerenti, a mantenere traccia dei controlli e a controllare l'utilizzo dei dati, supportando la conformità a normative quali GDPR, HIPAA e leggi emergenti specifiche per l'intelligenza artificiale.

Perché i modelli di governance tradizionali non sono sufficienti per l'IA?

L'intelligenza artificiale è dinamica, guidata dall'utente e spesso accessibile tramite browser, il che rende le policy statiche e gli audit periodici inefficaci senza visibilità e applicazione in tempo reale.

In che modo la governance dell'IA consente l'adozione dell'IA a lungo termine?

Bilanciando innovazione e controllo, la governance dell'IA crea fiducia, responsabilità e coerenza nell'utilizzo dell'IA. Riduce i rischi e l'incertezza sia per i dirigenti che per i dipendenti, rendendo l'adozione dell'IA sostenibile man mano che strumenti, normative e casi d'uso evolvono nel tempo.

La governance dell'IA può adattarsi all'evoluzione dell'utilizzo dell'IA?

Sì. Una governance efficace dell'IA è continua e consente alle organizzazioni di aggiornare le policy, ampliare gli strumenti approvati e adattare i controlli man mano che l'adozione dell'IA cresce e cambia, senza compromettere la produttività o rallentare l'innovazione.

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