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O que é governança de IA? Dicas e boas práticas

A Governança de IA é uma estrutura de segurança e supervisão projetada para ajudar as organizações a definir, aplicar e monitorar o uso responsável da IA ​​em todas as ferramentas, usuários e dados.

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A governança de IA abrange todas as políticas, práticas e estruturas utilizadas para monitorar sistemas de IA, garantindo sua integridade e segurança. Esse conceito teórico é de grande importância, pois pode evitar constrangimentos empresariais, problemas legais e injustiças éticas. Por exemplo, uma ferramenta de design popular A Figma recentemente reduziu o uso de IA em sua empresa. Porque plagiou o design da Apple. A governança por IA poderia ter evitado isso.

Neste post do blog, explicamos o que é a governança de IA GenAI, por que ela é necessária e, mais importante, como implementá-la. Continue lendo para garantir que o uso de IA pela sua empresa esteja alinhado com os padrões exigidos para atingir seus objetivos de negócios.

O que é governança de IA?

A governança de IA é a estrutura, as políticas e as práticas utilizadas para gerenciar, monitorar e supervisionar sistemas de IA, garantindo seu uso adequado. A IA, por ser uma tecnologia relativamente nova, apresenta desafios distintos e inéditos. Entre eles, estão o combate a vieses, a garantia de transparência, a manutenção da responsabilidade, a resolução de problemas de precisão, o controle de alucinações, a segurança e muitos outros. A governança de IA assegura que a IA opere de forma ética, segura, em consonância com as normas sociais e forneça informações corretas.

O escopo crescente dos riscos da IA ​​na empresa

A conveniência da GenAI introduz uma complexa rede de riscos de IA que vão muito além do simples uso indevido. Esses riscos não são teóricos; são ameaças ativas que podem levar a consequências financeiras, de reputação e regulatórias significativas. Entender essa nova superfície de ataque é o primeiro passo para construir uma defesa eficaz.

Preconceito e Injustiça

Os sistemas de IA podem perpetuar ou até mesmo exacerbar preconceitos existentes em seus dados de treinamento, resultando em resultados injustos. Por exemplo, respostas tendenciosas podem levar à não contratação de mulheres, à aplicação de leis tendenciosas contra minorias e a melhores condições de aprovação de empréstimos para grupos privilegiados.

Violações de privacidade

As tecnologias de IA podem infringir a privacidade individual. Se os conjuntos de dados utilizados no treinamento dos modelos de aprendizagem colaborativa (LLMs) contiverem dados pessoais, e esses dados não forem armazenados ou utilizados adequadamente, informações pessoais identificáveis ​​(PII) e outros dados sensíveis poderão ser compartilhados ilegalmente.

Uso indevido

As capacidades inovadoras da IA ​​oferecem um vasto potencial para aplicações e serviços. Isso inclui usos maliciosos, como a criação de deepfakes, ataques cibernéticos, phishing ou a automatização de atividades ilegais.

Desinformação

A IA pode facilmente produzir e disseminar informações falsas. Isso pode ser resultado de alucinações ou treinamento malicioso intencional. Tal situação pode impactar o conhecimento, as ideias e as percepções das pessoas, influenciando processos de negócios e até mesmo interrompendo processos democráticos.

Propriedade e direitos de propriedade intelectual

Os resultados da IA ​​podem imitar de perto conteúdos e criações existentes, levantando a questão da propriedade intelectual e da titularidade. Há também a questão de saber se treinar modelos de aprendizado de máquina com base em informações protegidas por direitos autorais constitui uma violação de propriedade intelectual.

Responsabilidade

A falta de transparência (“caixa preta”) e o fato de as empresas de gestão de aprendizagem (LLMs) não serem entidades jurídicas podem dificultar a determinação da responsabilidade quando os sistemas de inteligência artificial falham ou causam danos. Recentemente, um tribunal decidiu que uma companhia aérea canadense era responsável. foi responsabilizado por seu chatbot enganoso.

Total

Os sistemas de IA são suscetíveis a ataques ou uso indevido que podem levar à exfiltração ou corrupção de dados.

Por que os modelos tradicionais de governança falham com a IA?

A utilização da IA ​​introduz um conjunto de riscos e comportamentos fundamentalmente diferentes, para os quais as estruturas tradicionais de governança de TI nunca foram concebidas. Essas estruturas foram criadas para aplicações estáticas e fluxos de trabalho previsíveis. A IA introduz interações dinâmicas, orientadas pelo usuário, que exigem visibilidade e aplicação em tempo real, indo além dos controles tradicionais.

Foco
Tipo de controle
Visibilidade
Avaliação de Risco
Comportamento do usuário
Proteção contra vazamento de dados
Governança de TI tradicional
Centrado em aplicativos: os controles são aplicados a aplicativos ou sistemas.
Políticas apenas: as regras são definidas, mas a aplicação é adiada ou manual.
Nível de rede: monitora o tráfego, os uploads e os downloads em toda a rede.
Auditorias periódicas: a conformidade é verificada após o ocorrido.
Pressupõe fluxos de trabalho previsíveis e aplicações estáticas.
Limitado a arquivos e dados estruturados
Governança de IA
Centrado em ferramentas e interações: os controles focam em ferramentas específicas de IA e interações do usuário.
Aplicação em tempo real: as políticas atuam instantaneamente para prevenir comportamentos de IA de risco.
Nível do navegador: monitora a atividade da IA ​​diretamente onde ela ocorre, incluindo aplicativos da web e extensões.
Monitoramento contínuo: o uso de IA é monitorado em tempo real para identificar riscos emergentes.
Leva em consideração comportamentos dinâmicos e orientados pelo usuário com interações de IA em constante evolução.
Abrange instruções, resultados e informações confidenciais em sessões de IA em tempo real.

Benefícios da Governança de IA

Mitigação de Riscos em Tempo Real

Detecte e previna vazamentos de dados sensíveis, solicitações de IA inseguras ou violações de políticas assim que ocorrerem, em vez de depois do fato.

Adoção de IA segura e responsável

Capacitar os funcionários a utilizar ferramentas de IA com segurança, sem restringir a produtividade, fomentando a inovação e minimizando os riscos organizacionais.

Maior conformidade e prontidão para auditoria

Manter uma supervisão contínua do uso de IA em todas as ferramentas e usuários, tornando os relatórios regulatórios e as auditorias internas mais simples e precisos.

Fundamentos Essenciais da Governança de IA

A governança de IA é composta por processos, ferramentas e estruturas. Ao elaborar seu plano, considere os seguintes fatores de governança de IA:

  • Transparência
  • Responsabilidade
  • Uso Ético
  • Monitoramento contínuo

Transparência

Tornar os sistemas de IA compreensíveis e explicáveis ​​para as partes interessadas, incluindo usuários, desenvolvedores, reguladores e o público em geral.

Implementação prática

Documentação clara de como os algoritmos de IA funcionam, quais dados eles utilizam e como as decisões são tomadas.

Responsabilidade

A obrigação de indivíduos, organizações ou governos de assumirem a responsabilidade pelos resultados dos sistemas de IA.

Implementação prática

Definir quem é responsável pelas decisões, ações e consequências relacionadas à IA. Estabelecer mecanismos para responsabilizar as partes interessadas, incluindo estruturas legais, órgãos de supervisão e processos para lidar com reclamações ou queixas decorrentes do uso da IA.

Uso Ético

Projetar, implementar e gerenciar sistemas de IA em conformidade com princípios éticos como justiça, transparência e responsabilidade.

Implementação prática

Adicionar mecanismos de proteção aos processos de desenvolvimento do LLM para revisar conjuntos de dados e resultados de treinamento e garantir que eles promovam resultados equitativos para todos os indivíduos, independentemente de fatores demográficos.

Monitoramento contínuo

Detectar desvios do comportamento esperado do LLM para mitigar riscos como vieses ou ameaças à segurança e garantir que os sistemas operem de acordo com os padrões éticos e os requisitos legais.

Implementação prática

Monitoramento contínuo de métricas de desempenho, vulnerabilidades de segurança, conformidade ética e adesão regulatória, bem como medidas de proteção, conforme explicado acima. Esses aspectos devem ser implementados em ciclos de feedback.

Envolvimento das Partes Interessadas

As pessoas envolvidas na definição de diretrizes éticas, estruturas regulatórias e melhores práticas que regem as tecnologias de IA.

Implementação prática

Convidar e envolver desenvolvedores, pesquisadores, formuladores de políticas, reguladores, representantes da indústria, comunidades afetadas e o público em geral. Garantir que diversas perspectivas, preocupações e conhecimentos especializados sejam considerados ao longo do desenvolvimento, implantação e uso de sistemas de IA.

Privacidade

Proteger o direito dos indivíduos de controlar seus dados pessoais e garantir sua confidencialidade e integridade ao longo de todo o seu ciclo de vida.

Implementação prática

Anonimização de dados, criptografia, armazenamento e transmissão seguros, e conformidade com regulamentos de proteção de dados como o GDPR ou o CCPA.

Total

As medidas e práticas implementadas para proteger os sistemas de IA contra acesso não autorizado, ataques maliciosos e violações de dados, bem como para proteger as organizações do envio de dados sensíveis para sistemas de IA.

Implementação prática

Práticas de codificação segura, criptografia de dados sensíveis, avaliações regulares de vulnerabilidade e testes de penetração, controles de acesso e mecanismos de autenticação; monitoramento de atividades anômalas ou ameaças potenciais; resposta imediata a incidentes; uso de uma extensão de navegador corporativa para DLP GenAI.

Explicação

A capacidade dos sistemas de IA de fornecer explicações compreensíveis para suas decisões e ações.

Implementação prática

Gerar explicações compreensíveis para humanos, visualizar processos de tomada de decisão e rastrear as decisões até os dados de entrada e as características do modelo.

  • Envolvimento das Partes Interessadas
  • Privacidade
  • Total
  • Explicação

Transparência

Tornar os sistemas de IA compreensíveis e explicáveis ​​para as partes interessadas, incluindo usuários, desenvolvedores, reguladores e o público em geral.

Implementação prática

Documentação clara de como os algoritmos de IA funcionam, quais dados eles utilizam e como as decisões são tomadas.

Responsabilidade

A obrigação de indivíduos, organizações ou governos de assumirem a responsabilidade pelos resultados dos sistemas de IA.

Implementação prática

Definir quem é responsável pelas decisões, ações e consequências relacionadas à IA. Estabelecer mecanismos para responsabilizar as partes interessadas, incluindo estruturas legais, órgãos de supervisão e processos para lidar com reclamações ou queixas decorrentes do uso da IA.

Uso Ético

Projetar, implementar e gerenciar sistemas de IA em conformidade com princípios éticos como justiça, transparência e responsabilidade.

Implementação prática

Adicionar mecanismos de proteção aos processos de desenvolvimento do LLM para revisar conjuntos de dados e resultados de treinamento e garantir que eles promovam resultados equitativos para todos os indivíduos, independentemente de fatores demográficos.

Monitoramento contínuo

Detectar desvios do comportamento esperado do LLM para mitigar riscos como vieses ou ameaças à segurança e garantir que os sistemas operem de acordo com os padrões éticos e os requisitos legais.

Implementação prática

Monitoramento contínuo de métricas de desempenho, vulnerabilidades de segurança, conformidade ética e adesão regulatória, bem como medidas de proteção, conforme explicado acima. Esses aspectos devem ser implementados em ciclos de feedback.

Envolvimento das Partes Interessadas

As pessoas envolvidas na definição de diretrizes éticas, estruturas regulatórias e melhores práticas que regem as tecnologias de IA.

Implementação prática

Convidar e envolver desenvolvedores, pesquisadores, formuladores de políticas, reguladores, representantes da indústria, comunidades afetadas e o público em geral. Garantir que diversas perspectivas, preocupações e conhecimentos especializados sejam considerados ao longo do desenvolvimento, implantação e uso de sistemas de IA.

Privacidade

Proteger o direito dos indivíduos de controlar seus dados pessoais e garantir sua confidencialidade e integridade ao longo de todo o seu ciclo de vida.

Implementação prática

Anonimização de dados, criptografia, armazenamento e transmissão seguros, e conformidade com regulamentos de proteção de dados como o GDPR ou o CCPA.

Total

As medidas e práticas implementadas para proteger os sistemas de IA contra acesso não autorizado, ataques maliciosos e violações de dados, bem como para proteger as organizações do envio de dados sensíveis para sistemas de IA.

Implementação prática

Práticas de codificação segura, criptografia de dados sensíveis, avaliações regulares de vulnerabilidade e testes de penetração, controles de acesso e mecanismos de autenticação; monitoramento de atividades anômalas ou ameaças potenciais; resposta imediata a incidentes; uso de uma extensão de navegador corporativa para DLP GenAI.

Explicação

A capacidade dos sistemas de IA de fornecer explicações compreensíveis para suas decisões e ações.

Implementação prática

Gerar explicações compreensíveis para humanos, visualizar processos de tomada de decisão e rastrear as decisões até os dados de entrada e as características do modelo.

Melhores práticas para a governança da IA: garantindo conformidade, privacidade e segurança.

Se a sua organização pretende introduzir, implementar ou aprimorar a governança de IA, siga estas práticas recomendadas:

Certifique-se de que os dados usados ​​para treinamento e inferência sejam anonimizados.

Conduza programas de conscientização para manter a força de trabalho informada sobre riscos potenciais e estratégias de mitigação.

Crie políticas para digitar e colar dados em aplicativos de IA. O LayerX pode ajudar a garantir isso. apenas certos tipos de dados ou determinados funcionários podem acessar e/ou usar esses aplicativos e de que forma.

Restrinja o acesso aos sistemas de IA apenas a pessoal autorizado. No caso de aplicações de IA como o ChatGPT, a LayerX... capacidades de acesso pode ajudar a aplicar esses controles.

Implemente proteções durante todo o treinamento e implantação do modelo para verificar problemas de governança.

Estabeleça um plano robusto de resposta a incidentes para lidar com possíveis violações de segurança ou de conformidade.

Garanta que os conjuntos de dados para treinamento de LLMs sejam diversos e abrangentes.

Implementar sistemas automatizados para monitorar a conformidade com regulamentos e padrões relevantes.

Monitore a toxicidade e o viés.

Proteja o uso da IA ​​com o DLP de IA.

A solução AI DLP da LayerX oferece proteção abrangente para dados confidenciais ao usar aplicativos de IA como ChatGPT, Gemini ou Claude, sem interromper a experiência do usuário.

LayerX permite definir dados específicos a serem protegidos, aplicando vários métodos de controle de dados (como avisos pop-up ou ações de bloqueio) e permitindo produtividade segura sem interromper a experiência do usuário.

Essa solução permite que as organizações utilizem os recursos da IA, evitando a exposição acidental de dados, com controles personalizáveis ​​para diferentes necessidades de usuário e níveis de segurança.

Desative ou limite as extensões de IA do navegador.
Controle a colagem e digitação de dados confidenciais em aplicativos
Monitorar o uso

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Governança de IA – Perguntas frequentes

O que é governança de IA?

A governança de IA refere-se às políticas, controles e mecanismos de supervisão que garantem que a IA seja usada de forma responsável, segura e em conformidade com os requisitos comerciais, legais e éticos em toda a organização.

Por que a governança de IA é importante para as empresas?

Sem governança, o uso de IA pode levar a vazamento de dados, violações de conformidade e riscos operacionais. A governança permite que as organizações adotem a IA com confiança, mantendo a responsabilidade e o controle.

Qual a diferença entre governança de IA e segurança de IA?

A segurança da IA ​​concentra-se na proteção de sistemas e dados contra ameaças, enquanto a governança da IA ​​define como a IA pode ser usada, por quem e sob quais regras, abrangendo políticas, supervisão e aplicação.

Que riscos a governança da IA ​​aborda?

A governança de IA ajuda a gerenciar riscos como o uso de IA paralela (Shadow AI), a exposição de dados sensíveis, ferramentas não aprovadas, a falta de auditabilidade e o uso indevido de resultados gerados por IA.

Quem é o responsável pela governança da IA ​​em uma organização?

A governança de IA é normalmente uma responsabilidade compartilhada entre líderes de segurança, TI, jurídico, conformidade e negócios, exigindo alinhamento interfuncional em vez de um único responsável.

Que tipos de ferramentas de IA precisam de governança?

A governança de IA aplica-se a ferramentas públicas de IA GenAI, plataformas de IA empresariais, recursos de IA incorporados em aplicativos SaaS, assistentes de IA baseados em navegador e extensões ou plugins com tecnologia de IA.

Como a governança da IA ​​apoia a conformidade regulatória?

A governança ajuda a aplicar políticas consistentes, manter registros de auditoria e controlar o uso de dados, apoiando a conformidade com regulamentações como GDPR, HIPAA e leis emergentes específicas de IA.

Por que os modelos tradicionais de governança são insuficientes para a IA?

A IA é dinâmica, orientada pelo usuário e frequentemente acessada por meio do navegador, o que torna as políticas estáticas e as auditorias periódicas ineficazes sem visibilidade e aplicação em tempo real.

Como a governança da IA ​​possibilita a adoção da IA ​​a longo prazo?

Ao equilibrar inovação e controle, a governança de IA cria confiança, responsabilidade e consistência em todo o uso da IA. Ela reduz o risco e a incerteza tanto para a liderança quanto para os funcionários, tornando a adoção da IA ​​sustentável à medida que as ferramentas, as regulamentações e os casos de uso evoluem ao longo do tempo.

A governança da IA ​​pode se adaptar à medida que o uso da IA ​​evolui?

Sim. Uma governança eficaz de IA é contínua, permitindo que as organizações atualizem políticas, expandam ferramentas aprovadas e ajustem controles à medida que a adoção de IA cresce e se transforma, sem interromper a produtividade ou desacelerar a inovação.

A interação com a IA
Plataforma de segurança

Com o LayerX, qualquer organização pode proteger todas as interações de IA em qualquer navegador, aplicativo e IDE, além de se proteger contra todos os riscos de navegação.

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