Strona główna GenAI Czym jest zarządzanie sztuczną inteligencją? Wskazówki i najlepsze praktyki

Czym jest zarządzanie sztuczną inteligencją? Wskazówki i najlepsze praktyki

AI Governance to struktura zabezpieczeń i nadzoru opracowana z myślą o pomaganiu organizacjom w definiowaniu, egzekwowaniu i monitorowaniu odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji w odniesieniu do narzędzi, użytkowników i danych.

Poproś o demo zarządzania sztuczną inteligencją Poznaj zasoby dotyczące zarządzania sztuczną inteligencją

Zarządzanie sztuczną inteligencją obejmuje wszystkie polityki, praktyki i ramy wykorzystywane do monitorowania systemów sztucznej inteligencji w celu zapewnienia ich integralności i bezpieczeństwa. Ta koncepcja teoretyczna ma ogromne znaczenie, ponieważ może zapobiegać problemom biznesowym, problemom prawnym i niesprawiedliwościom etycznym. Na przykład popularne narzędzie do projektowania Figma niedawno wycofała się z wykorzystywania sztucznej inteligencji ponieważ plagiatował projekt Apple. Zarządzanie sztuczną inteligencją mogłoby temu zapobiec.

W tym wpisie na blogu wyjaśniamy, czym jest zarządzanie GenAI, dlaczego jest potrzebne i, co najważniejsze, jak je wdrożyć. Czytaj dalej, aby upewnić się, że wykorzystanie AI w Twojej firmie jest zgodne z wymaganymi standardami, aby osiągnąć Twoje cele biznesowe.

Czym jest zarządzanie sztuczną inteligencją?

Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI Governance) to ramy, zasady i praktyki służące do zarządzania, monitorowania i nadzorowania systemów AI w celu zapewnienia ich prawidłowego użytkowania. AI, będąc stosunkowo nową technologią, stawia przed nami niezbadane dotąd i odrębne wyzwania. Należą do nich: zwalczanie uprzedzeń, zapewnienie przejrzystości, rozliczalność, rozwiązywanie problemów z dokładnością, halucynacjami, bezpieczeństwem i wiele innych. Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) zapewnia, że ​​działa ona etycznie, bezpiecznie, zgodnie z normami społecznymi i dostarcza poprawnych informacji.

Rozszerzający się zakres zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją w przedsiębiorstwach

Wygoda GenAI wprowadza złożoną sieć zagrożeń dla AI, wykraczającą daleko poza proste nadużycia. Zagrożenia te nie są teoretyczne; to aktywne zagrożenia, które mogą prowadzić do poważnych konsekwencji finansowych, wizerunkowych i regulacyjnych. Zrozumienie tej nowej powierzchni ataku to pierwszy krok do zbudowania skutecznej obrony.

Stronniczość i niesprawiedliwość

Systemy sztucznej inteligencji mogą utrwalać, a nawet pogłębiać istniejące uprzedzenia wykryte w ich danych szkoleniowych, co prowadzi do niesprawiedliwych rezultatów. Na przykład, nieprecyzyjne odpowiedzi mogą prowadzić do braku rekrutacji kobiet, faworyzowania mniejszości przez organy ścigania oraz udzielania lepszych warunków udzielania pożyczek grupom uprzywilejowanym.

Naruszenia prywatności

Technologie sztucznej inteligencji mogą naruszać prywatność jednostek. Jeśli zbiory danych, na których trenowani są studenci studiów magisterskich (LLM), zawierają dane osobowe, a dane te nie są prawidłowo przechowywane lub wykorzystywane, dane osobowe i inne wrażliwe dane mogą zostać bezprawnie udostępnione.

Nadużycie

Innowacyjne możliwości sztucznej inteligencji stwarzają ogromny potencjał dla aplikacji i usług. Obejmują one szkodliwe cele, takie jak tworzenie deepfake'ów, cyberataki, phishing czy automatyzacja działań niezgodnych z prawem.

Mylna informacja

Sztuczna inteligencja może z łatwością tworzyć i rozpowszechniać fałszywe informacje. Mogą one wynikać z halucynacji lub celowego, złośliwego szkolenia. Może to wpływać na wiedzę, pomysły i spostrzeżenia ludzi, wpływać na procesy biznesowe, a nawet zakłócać procesy demokratyczne.

Własność i prawa własności intelektualnej

Wyniki sztucznej inteligencji mogą wiernie naśladować istniejące treści i materiały kreatywne, co rodzi pytanie o własność intelektualną i prawa własności. Pojawia się również pytanie, czy szkolenie LLM-ów w zakresie informacji chronionych prawem autorskim stanowi naruszenie praw własności intelektualnej.

Odpowiedzialność

Brak przejrzystości („czarna skrzynka”) i fakt, że LLM nie są podmiotami prawnymi, mogą utrudniać ustalenie odpowiedzialności w przypadku awarii lub szkody systemów AI. Niedawno sąd orzekł, że kanadyjska linia lotnicza został pociągnięty do odpowiedzialności za wprowadzającego w błąd chatbota.

Ochrona

Systemy sztucznej inteligencji są podatne na ataki i niewłaściwe wykorzystanie, które mogą prowadzić do wycieku lub uszkodzenia danych.

Dlaczego tradycyjne modele zarządzania zawodzą w obliczu sztucznej inteligencji

Wykorzystanie sztucznej inteligencji wprowadza fundamentalnie inny zestaw ryzyk i zachowań, do obsługi których tradycyjne ramy zarządzania IT nigdy nie zostały zaprojektowane. Tradycyjne ramy zarządzania IT zostały stworzone z myślą o statycznych aplikacjach i przewidywalnych przepływach pracy. Sztuczna inteligencja wprowadza dynamiczne, sterowane przez użytkownika interakcje, które wymagają widoczności w czasie rzeczywistym i egzekwowania zasad wykraczających poza tradycyjne mechanizmy kontroli.

Skupiać
Typ sterowania
Widoczność
Ocena ryzyka zawodowego
Zachowanie użytkownika
Ochrona przed wyciekiem danych
Tradycyjne zarządzanie IT
Skoncentrowany na aplikacjach: sterowanie jest stosowane do aplikacji lub systemów
Tylko zasady: reguły są zdefiniowane, ale egzekwowanie jest opóźnione lub ręczne
Poziom sieci: monitoruje ruch, przesyłanie i pobieranie danych w całej sieci
Audyty okresowe: zgodność sprawdzana jest po fakcie
Zakłada przewidywalne przepływy pracy i statyczne aplikacje
Ograniczone do plików i danych strukturalnych
Zarządzanie sztuczną inteligencją
Skupienie na narzędziach i interakcji: sterowanie skupia się na konkretnych narzędziach AI i interakcjach użytkownika
Egzekwowanie w czasie rzeczywistym: zasady działają natychmiast, aby zapobiegać ryzykownym zachowaniom sztucznej inteligencji
Poziom przeglądarki: monitoruje aktywność sztucznej inteligencji bezpośrednio w miejscu jej występowania, w tym w aplikacjach internetowych i rozszerzeniach
Ciągły nadzór: wykorzystanie sztucznej inteligencji jest monitorowane w czasie rzeczywistym pod kątem pojawiających się zagrożeń
Uwzględnia dynamiczne zachowania użytkowników dzięki stale zmieniającym się interakcjom ze sztuczną inteligencją
Obejmuje monity, wyniki i poufne informacje w sesjach AI w czasie rzeczywistym

Korzyści z zarządzania sztuczną inteligencją

Łagodzenie ryzyka w czasie rzeczywistym

Wykrywaj i zapobiegaj wyciekom poufnych danych, niebezpiecznym monitom sztucznej inteligencji i naruszeniom zasad w momencie ich wystąpienia, a nie dopiero po fakcie.

Bezpieczne i odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji

Umożliwiaj pracownikom bezpieczne korzystanie z narzędzi sztucznej inteligencji bez ograniczania produktywności, wspierając innowacyjność i minimalizując ryzyko organizacyjne.

Zwiększona zgodność i gotowość do audytu

Utrzymuj stały nadzór nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji w różnych narzędziach i przez różnych użytkowników, dzięki czemu raportowanie regulacyjne i audyty wewnętrzne będą prostsze i dokładniejsze.

Kluczowe podstawy zarządzania sztuczną inteligencją

Zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) składa się z procesów, narzędzi i struktur. Tworząc plan, należy wziąć pod uwagę następujące czynniki zarządzania AI:

  • Przejrzystość
  • Odpowiedzialność
  • Etyczne użytkowanie
  • Ciągłe monitorowanie

Przejrzystość

Uczynienie systemów AI zrozumiałymi i łatwymi do wyjaśnienia dla interesariuszy, w tym użytkowników, programistów, organów regulacyjnych i ogółu społeczeństwa.

Praktyczne wdrożenie

Przejrzysta dokumentacja dotycząca działania algorytmów sztucznej inteligencji, wykorzystywanych przez nie danych i sposobu podejmowania decyzji.

Odpowiedzialność

Obowiązek wzięcia odpowiedzialności za wyniki systemów sztucznej inteligencji przez jednostki, organizacje lub rządy.

Praktyczne wdrożenie

Określenie, kto ponosi odpowiedzialność za decyzje, działania i konsekwencje związane ze sztuczną inteligencją. Ustanowienie mechanizmów pociągania interesariuszy do odpowiedzialności, w tym ram prawnych, organów nadzorczych oraz procedur rozpatrywania skarg i zażaleń wynikających z korzystania ze sztucznej inteligencji.

Etyczne użytkowanie

Projektowanie, wdrażanie i zarządzanie systemami AI zgodnie z zasadami etycznymi, takimi jak uczciwość, przejrzystość i odpowiedzialność.

Praktyczne wdrożenie

Dodanie zabezpieczeń do procesów rozwoju LLM w celu przeglądu zbiorów danych i wyników szkoleń oraz zapewnienia, że ​​wspierają one równe wyniki dla wszystkich osób, bez względu na czynniki demograficzne.

Ciągłe monitorowanie

Wykrywanie odchyleń od oczekiwanego zachowania LLM w celu ograniczenia ryzyka, takiego jak uprzedzenia lub zagrożenia bezpieczeństwa, oraz zapewnienie, że systemy działają zgodnie ze standardami etycznymi i wymogami prawnymi.

Praktyczne wdrożenie

Ciągłe monitorowanie wskaźników wydajności, luk w zabezpieczeniach, zgodności z zasadami etycznymi i przepisami, a także mechanizmów zabezpieczających, jak wyjaśniono powyżej. Należy je wdrożyć w pętlach sprzężenia zwrotnego.

Zaangażowanie interesariuszy

Osoby zaangażowane w definiowanie wytycznych etycznych, ram regulacyjnych i najlepszych praktyk regulujących technologie sztucznej inteligencji.

Praktyczne wdrożenie

Zapraszanie i angażowanie deweloperów, badaczy, decydentów, regulatorów, przedstawicieli branży, społeczności zainteresowanych i ogółu społeczeństwa. Dbanie o to, aby różnorodne perspektywy, obawy i wiedza specjalistyczna były uwzględniane w całym procesie rozwoju, wdrażania i użytkowania systemów AI.

Polityka prywatności

Zapewnienie praw osób fizycznych do kontroli swoich danych osobowych oraz zapewnienia ich poufności i integralności w całym cyklu ich życia.

Praktyczne wdrożenie

Anonimizacja danych, szyfrowanie, bezpieczne przechowywanie i przesyłanie oraz zgodność z przepisami o ochronie danych, takimi jak RODO lub CCPA.

Ochrona

Środki i praktyki wdrożone w celu ochrony systemów AI przed nieautoryzowanym dostępem, złośliwymi atakami i naruszeniami danych, a także w celu ochrony organizacji przed przesyłaniem poufnych danych do systemów AI.

Praktyczne wdrożenie

Bezpieczne praktyki kodowania, szyfrowanie poufnych danych, regularne oceny podatności i testy penetracyjne, mechanizmy kontroli dostępu i uwierzytelniania; monitorowanie nietypowych działań lub potencjalnych zagrożeń; szybkie reagowanie na incydenty; korzystanie z rozszerzenia przeglądarki korporacyjnej GenAI DLP.

Wyjaśnialność

Zdolność systemów sztucznej inteligencji do dostarczania zrozumiałych wyjaśnień swoich decyzji i działań.

Praktyczne wdrożenie

Generowanie zrozumiałych dla człowieka wyjaśnień, wizualizacja procesów podejmowania decyzji i śledzenie decyzji w odniesieniu do danych wejściowych i cech modelu.

  • Zaangażowanie interesariuszy
  • Polityka prywatności
  • Ochrona
  • Wyjaśnialność

Przejrzystość

Uczynienie systemów AI zrozumiałymi i łatwymi do wyjaśnienia dla interesariuszy, w tym użytkowników, programistów, organów regulacyjnych i ogółu społeczeństwa.

Praktyczne wdrożenie

Przejrzysta dokumentacja dotycząca działania algorytmów sztucznej inteligencji, wykorzystywanych przez nie danych i sposobu podejmowania decyzji.

Odpowiedzialność

Obowiązek wzięcia odpowiedzialności za wyniki systemów sztucznej inteligencji przez jednostki, organizacje lub rządy.

Praktyczne wdrożenie

Określenie, kto ponosi odpowiedzialność za decyzje, działania i konsekwencje związane ze sztuczną inteligencją. Ustanowienie mechanizmów pociągania interesariuszy do odpowiedzialności, w tym ram prawnych, organów nadzorczych oraz procedur rozpatrywania skarg i zażaleń wynikających z korzystania ze sztucznej inteligencji.

Etyczne użytkowanie

Projektowanie, wdrażanie i zarządzanie systemami AI zgodnie z zasadami etycznymi, takimi jak uczciwość, przejrzystość i odpowiedzialność.

Praktyczne wdrożenie

Dodanie zabezpieczeń do procesów rozwoju LLM w celu przeglądu zbiorów danych i wyników szkoleń oraz zapewnienia, że ​​wspierają one równe wyniki dla wszystkich osób, bez względu na czynniki demograficzne.

Ciągłe monitorowanie

Wykrywanie odchyleń od oczekiwanego zachowania LLM w celu ograniczenia ryzyka, takiego jak uprzedzenia lub zagrożenia bezpieczeństwa, oraz zapewnienie, że systemy działają zgodnie ze standardami etycznymi i wymogami prawnymi.

Praktyczne wdrożenie

Ciągłe monitorowanie wskaźników wydajności, luk w zabezpieczeniach, zgodności z zasadami etycznymi i przepisami, a także mechanizmów zabezpieczających, jak wyjaśniono powyżej. Należy je wdrożyć w pętlach sprzężenia zwrotnego.

Zaangażowanie interesariuszy

Osoby zaangażowane w definiowanie wytycznych etycznych, ram regulacyjnych i najlepszych praktyk regulujących technologie sztucznej inteligencji.

Praktyczne wdrożenie

Zapraszanie i angażowanie deweloperów, badaczy, decydentów, regulatorów, przedstawicieli branży, społeczności zainteresowanych i ogółu społeczeństwa. Dbanie o to, aby różnorodne perspektywy, obawy i wiedza specjalistyczna były uwzględniane w całym procesie rozwoju, wdrażania i użytkowania systemów AI.

Polityka prywatności

Zapewnienie praw osób fizycznych do kontroli swoich danych osobowych oraz zapewnienia ich poufności i integralności w całym cyklu ich życia.

Praktyczne wdrożenie

Anonimizacja danych, szyfrowanie, bezpieczne przechowywanie i przesyłanie oraz zgodność z przepisami o ochronie danych, takimi jak RODO lub CCPA.

Ochrona

Środki i praktyki wdrożone w celu ochrony systemów AI przed nieautoryzowanym dostępem, złośliwymi atakami i naruszeniami danych, a także w celu ochrony organizacji przed przesyłaniem poufnych danych do systemów AI.

Praktyczne wdrożenie

Bezpieczne praktyki kodowania, szyfrowanie poufnych danych, regularne oceny podatności i testy penetracyjne, mechanizmy kontroli dostępu i uwierzytelniania; monitorowanie nietypowych działań lub potencjalnych zagrożeń; szybkie reagowanie na incydenty; korzystanie z rozszerzenia przeglądarki korporacyjnej GenAI DLP.

Wyjaśnialność

Zdolność systemów sztucznej inteligencji do dostarczania zrozumiałych wyjaśnień swoich decyzji i działań.

Praktyczne wdrożenie

Generowanie zrozumiałych dla człowieka wyjaśnień, wizualizacja procesów podejmowania decyzji i śledzenie decyzji w odniesieniu do danych wejściowych i cech modelu.

Najlepsze praktyki zarządzania sztuczną inteligencją: zapewnienie zgodności, prywatności i bezpieczeństwa

Jeśli Twoja organizacja zamierza wprowadzić, wdrożyć lub rozszerzyć zarządzanie sztuczną inteligencją, postępuj zgodnie z poniższymi najlepszymi praktykami w zakresie zarządzania sztuczną inteligencją:

Upewnij się, że dane wykorzystywane do uczenia i wnioskowania są anonimowe.

Prowadź programy uświadamiające, aby informować pracowników o potencjalnych zagrożeniach i strategiach łagodzenia ich.

Twórz zasady dotyczące wpisywania i wklejania danych do aplikacji AI. LayerX może pomóc w ich egzekwowaniu. tylko niektóre typy danych lub niektórzy pracownicy mogą uzyskać dostęp do tych aplikacji i/lub z nich korzystać oraz w jaki sposób.

Ogranicz dostęp do systemów AI wyłącznie do upoważnionego personelu. Jeśli chodzi o aplikacje AI, takie jak ChatGPT, LayerX możliwości dostępu może pomóc w egzekwowaniu tych kontroli.

Implementuj poręcze podczas szkolenia i wdrażania modeli, aby sprawdzić problemy z zarządzaniem.

Ustanów solidny plan reagowania na incydenty, aby zaradzić potencjalnym naruszeniom bezpieczeństwa lub naruszeniom zgodności.

Upewnij się, że zbiory danych do celów szkoleniowych LLM są różnorodne i kompleksowe.

Wdrażaj zautomatyzowane systemy monitorowania zgodności z odpowiednimi przepisami i normami.

Monitoruj pod kątem toksyczności i stronniczości.

Zabezpiecz korzystanie ze sztucznej inteligencji dzięki rozwiązaniu AI DLP

Rozwiązanie AI DLP firmy LayerX zapewnia kompleksową ochronę poufnych danych podczas korzystania z aplikacji AI, takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude, bez zakłócania pracy użytkownika.

LayerX umożliwia definiowanie konkretnych danych do ochrony, stosowanie różnych metod kontroli danych (takich jak ostrzeżenia w wyskakujących okienkach lub działania blokujące) i zapewnianie bezpiecznej produktywności bez zakłócania komfortu użytkownika.

Dzięki temu rozwiązaniu organizacje mogą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, zapobiegając jednocześnie przypadkowemu ujawnieniu danych, a także korzystając z konfigurowalnych elementów sterujących dostosowanych do różnych potrzeb użytkowników i poziomów bezpieczeństwa.

Wyłącz lub ogranicz rozszerzenia przeglądarki AI
Kontroluj wklejanie i wpisywanie poufnych danych w aplikacjach
Monitoruj użycie

Zasoby zarządzania sztuczną inteligencją

Przewodnik kupującego rozwiązania bezpieczeństwa danych AI: Przebij się przez szum informacyjny. Wybierz właściwą drogę do zabezpieczenia GenAI
Zgłoś

Przewodnik kupującego rozwiązania bezpieczeństwa danych AI: Przebij się przez szum informacyjny. Wybierz właściwą drogę do zabezpieczenia GenAI

Dowiedz się, dlaczego blokowanie ChatGPT lub poleganie na starszych rozwiązaniach DLP zawodzi, i skorzystaj z praktycznej listy kontrolnej, aby ocenić dostawców. Wewnątrz: powierzchnia ryzyka GenAI, podstawowe filary (wykrywanie, monitorowanie, egzekwowanie), potrzeba bezagentowych rozwiązań natywnych dla przeglądarek oraz kluczowe czynniki operacyjne, takie jak szybkość, zarządzanie i doświadczenie użytkownika.

Przeczytaj więcej
LayerX: Kontroluj wykorzystanie sztucznej inteligencji i zapobiegaj wyciekom danych AI
karta produktowa

LayerX: Kontroluj wykorzystanie sztucznej inteligencji i zapobiegaj wyciekom danych AI

LayerX to kompleksowa, bezagentowa platforma zabezpieczająca AI i przeglądarkę, która pomaga organizacjom zapobiegać wyciekom danych AI, oferując pełną widoczność i kontrolę nad wszelkimi zatwierdzonymi i niezatwierdzonymi aplikacjami AI oraz blokując ujawnianie poufnych danych w czasie rzeczywistym bez wpływu na doświadczenia użytkownika.

Przeczytaj więcej
Raport LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025
Zgłoś

Raport LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025

Raport ten, oparty na rzeczywistych danych telemetrycznych przeglądarek korporacyjnych, ujawnia, w jaki sposób poufne dane faktycznie przepływają przez aplikacje AI i SaaS oraz dlaczego powszechnie przyjęte założenia dotyczące bezpieczeństwa nie są już aktualne.

Przeczytaj więcej

Więcej o zarządzaniu sztuczną inteligencją

Czym jest generatywne bezpieczeństwo sztucznej inteligencji?
Ocena ryzyka AI: szablon, narzędzia i najlepsze praktyki
10 rodzajów zagrożeń związanych z generatywną sztuczną inteligencją i strategie ich łagodzenia

Zarządzanie sztuczną inteligencją – często zadawane pytania

Czym jest zarządzanie sztuczną inteligencją?

Zarządzanie sztuczną inteligencją odnosi się do polityk, kontroli i mechanizmów nadzoru, które mają zapewnić odpowiedzialne, bezpieczne korzystanie ze sztucznej inteligencji, zgodnie z wymogami biznesowymi, prawnymi i etycznymi w całej organizacji.

Dlaczego zarządzanie sztuczną inteligencją jest ważne dla przedsiębiorstw?

Bez odpowiedniego zarządzania, korzystanie ze sztucznej inteligencji (AI) może prowadzić do wycieków danych, naruszeń przepisów i ryzyka operacyjnego. Zarządzanie pozwala organizacjom na pewne wdrażanie AI, zachowując jednocześnie odpowiedzialność i kontrolę.

Czym zarządzanie sztuczną inteligencją różni się od jej bezpieczeństwa?

Bezpieczeństwo sztucznej inteligencji (AI) koncentruje się na ochronie systemów i danych przed zagrożeniami, podczas gdy zarządzanie sztuczną inteligencją (AI) definiuje, w jaki sposób może być wykorzystywana, przez kogo i na podstawie jakich zasad, obejmując politykę, nadzór i egzekwowanie.

Jakie zagrożenia rozwiązuje zarządzanie sztuczną inteligencją?

Zarządzanie sztuczną inteligencją pomaga kontrolować ryzyka, takie jak korzystanie z ukrytej sztucznej inteligencji, ujawnianie poufnych danych, stosowanie niezatwierdzonych narzędzi, brak możliwości przeprowadzenia audytu i niewłaściwe wykorzystanie wyników generowanych przez sztuczną inteligencję.

Kto jest odpowiedzialny za zarządzanie sztuczną inteligencją w organizacji?

Zarządzanie sztuczną inteligencją jest zazwyczaj wspólną odpowiedzialnością liderów ds. bezpieczeństwa, IT, prawa, zgodności i biznesu, wymagającą współdziałania wielu funkcji, a nie jednego właściciela.

Jakie rodzaje narzędzi AI wymagają zarządzania?

Zarządzanie sztuczną inteligencją dotyczy publicznych narzędzi GenAI, korporacyjnych platform AI, wbudowanych funkcji AI w aplikacjach SaaS, asystentów AI opartych na przeglądarce oraz rozszerzeń lub wtyczek obsługiwanych przez sztuczną inteligencję.

W jaki sposób zarządzanie sztuczną inteligencją wspiera zgodność z przepisami?

Zarządzanie pomaga egzekwować spójne zasady, utrzymywać ślady audytu i kontrolować wykorzystanie danych, wspierając zgodność z przepisami, takimi jak RODO, HIPAA i nowymi przepisami dotyczącymi sztucznej inteligencji.

Dlaczego tradycyjne modele zarządzania są niewystarczające w przypadku sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja jest dynamiczna, sterowana przez użytkownika i często można uzyskać do niej dostęp za pośrednictwem przeglądarki. W związku z tym statyczne zasady i okresowe audyty są nieskuteczne bez widoczności i egzekwowania w czasie rzeczywistym.

W jaki sposób zarządzanie sztuczną inteligencją umożliwia jej długoterminowe wdrożenie?

Łącząc innowację z kontrolą, zarządzanie sztuczną inteligencją buduje zaufanie, rozliczalność i spójność w zakresie wykorzystania AI. Zmniejsza to ryzyko i niepewność zarówno dla kadry kierowniczej, jak i pracowników, zapewniając zrównoważone wdrażanie sztucznej inteligencji w miarę ewolucji narzędzi, przepisów i przypadków użycia.

Czy zarządzanie sztuczną inteligencją może dostosować się do ewolucji jej wykorzystania?

Tak. Skuteczne zarządzanie sztuczną inteligencją ma charakter ciągły, co pozwala organizacjom aktualizować polityki, rozszerzać zatwierdzone narzędzia i dostosowywać mechanizmy kontroli w miarę rozwoju i zmian w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji, bez zakłócania produktywności ani spowalniania innowacji.

Interakcja AI
Platforma bezpieczeństwa

Dzięki LayerX każda organizacja może zabezpieczyć wszystkie interakcje ze sztuczną inteligencją w dowolnej przeglądarce, aplikacji i środowisku IDE, chroniąc się przed wszystkimi zagrożeniami związanymi z przeglądaniem

Poproś o demonstrację Obejrzyj demo