Главная ГенАИ Что такое управление ИИ? Советы и лучшие практики.

Что такое управление ИИ? Советы и лучшие практики.

Управление ИИ — это система обеспечения безопасности и контроля, разработанная для того, чтобы помочь организациям определять, обеспечивать и контролировать ответственное использование ИИ в различных инструментах, для разных пользователей и с разными данными.

Запросить демонстрацию управления ИИ Изучите ресурсы по управлению ИИ.

Управление ИИ охватывает все политики, практики и структуры, используемые для мониторинга систем ИИ с целью обеспечения их целостности и безопасности. Эта теоретическая концепция имеет большое значение, поскольку она может предотвратить коммерческие проблемы, юридические вопросы и этическую несправедливость. Например, популярный инструмент проектирования. Компания Figma недавно сократила использование искусственного интеллекта. Потому что это был плагиат дизайна Apple. Управление ИИ могло бы предотвратить это.

В этой статье мы объясним, что такое управление GenAI, почему оно необходимо и, что наиболее важно, как его внедрить. Читайте дальше, чтобы убедиться, что использование ИИ в вашем бизнесе соответствует необходимым стандартам для достижения ваших бизнес-целей.

Что такое управление ИИ?

Управление ИИ — это структура, политика и практика, используемые для управления, мониторинга и контроля систем ИИ с целью обеспечения их надлежащего использования. ИИ, будучи относительно новой технологией, ставит перед нами ранее неизученные и уникальные задачи. К ним относятся: борьба с предвзятостью, обеспечение прозрачности, подотчетность, решение проблем с точностью, проблемы с иллюзиями, безопасность и многое другое. Управление ИИ гарантирует, что ИИ работает этично, безопасно, в соответствии с общественными нормами и предоставляет корректную информацию.

Растущий масштаб рисков, связанных с ИИ на предприятии

Удобство GenAI порождает сложную сеть рисков, связанных с ИИ, которые выходят далеко за рамки простого злоупотребления. Эти риски не теоретические, а реальные угрозы, которые могут привести к значительным финансовым, репутационным и нормативным последствиям. Понимание этой новой поверхности атаки — первый шаг к построению эффективной защиты.

Предвзятость и несправедливость

Системы искусственного интеллекта могут увековечивать или даже усугублять существующие предвзятости, обнаруженные в обучающих данных, что приводит к несправедливым результатам. Например, искаженные ответы могут привести к отказу в привлечении женщин к участию в программе, предвзятому отношению правоохранительных органов к меньшинствам и более выгодным условиям кредитования для привилегированных групп.

Нарушения конфиденциальности

Технологии искусственного интеллекта могут нарушать неприкосновенность частной жизни. Если наборы данных, на которых обучаются модели LLM, содержат персональные данные, и эти данные не хранятся или не используются должным образом, персональные данные и другая конфиденциальная информация могут быть незаконно переданы.

неправильное употребление

Инновационные возможности ИИ открывают огромный потенциал для приложений и услуг. К ним относятся, например, создание дипфейков, кибератаки, фишинг или автоматизация противоправной деятельности.

дезинформация

Искусственный интеллект легко может создавать и распространять ложную информацию. Это может быть следствием галлюцинаций или преднамеренно злонамеренного обучения. Это может повлиять на знания, идеи и взгляды людей, сказаться на бизнес-процессах и даже подорвать демократические процессы.

Право собственности и права интеллектуальной собственности

Результаты работы ИИ могут очень точно имитировать существующий контент и креативы, что поднимает вопрос об интеллектуальной собственности и правах собственности. Также возникает вопрос о том, является ли нарушением прав интеллектуальной собственности обучение магистров права собственности на информации, защищенной авторским правом.

Подотчетность

Отсутствие прозрачности («черный ящик») и тот факт, что компании, занимающиеся разработкой программного обеспечения для обучения менеджменту, не являются юридическими лицами, могут затруднить определение ответственности в случае сбоев или причинения вреда системами искусственного интеллекта. Недавно суд постановил, что канадская авиакомпания была привлечена к ответственности за вводящего в заблуждение чат-бота.

Безопасность.

Системы искусственного интеллекта уязвимы для атак или неправомерного использования, что может привести к утечке или повреждению данных.

Почему традиционные модели управления терпят неудачу при использовании ИИ

Использование ИИ вносит принципиально иной набор рисков и моделей поведения, для решения которых традиционные системы управления ИТ никогда не были предназначены. Традиционные системы управления ИТ были разработаны для статических приложений и предсказуемых рабочих процессов. ИИ же вносит динамические, управляемые пользователем взаимодействия, требующие видимости в реальном времени и контроля, выходящих за рамки традиционных мер контроля.

Фокус
Тип управления
Прозрачность
Оценка риска
Поведение пользователя
Защита от утечки данных
Традиционное управление ИТ
Ориентированность на приложения: элементы управления применяются к приложениям или системам.
Только политика: правила определены, но их применение откладывается или осуществляется вручную.
На сетевом уровне: отслеживает трафик, загрузки и скачивания данных в сети.
Периодические проверки: соответствие требованиям проверяется постфактум.
Предполагается предсказуемый рабочий процесс и статические приложения.
Ограничено файлами и структурированными данными.
Управление ИИ
Ориентация на инструменты и взаимодействие: элементы управления сосредоточены на конкретных инструментах ИИ и взаимодействии с пользователем.
Применение мер в режиме реального времени: политики мгновенно реагируют, предотвращая рискованное поведение ИИ.
На уровне браузера: отслеживает активность ИИ непосредственно там, где она происходит, включая веб-приложения и расширения.
Постоянный контроль: использование ИИ отслеживается в режиме реального времени на предмет возникновения рисков.
Учитывает динамичное поведение, определяемое пользователем, в условиях постоянно развивающегося взаимодействия с ИИ.
Рассматриваются подсказки, результаты и конфиденциальная информация в сессиях искусственного интеллекта в режиме реального времени.

Преимущества управления с помощью ИИ

Снижение рисков в реальном времени

Выявляйте и предотвращайте утечки конфиденциальных данных, небезопасные подсказки ИИ или нарушения политики в момент их возникновения, а не постфактум.

Безопасное и ответственное внедрение ИИ

Предоставьте сотрудникам возможность безопасно использовать инструменты искусственного интеллекта, не ограничивая производительность, способствуя инновациям и минимизируя организационные риски.

Повышение уровня соответствия и готовности к аудиту

Обеспечьте непрерывный контроль за использованием ИИ в различных инструментах и ​​среди пользователей, что упростит и повысит точность отчетности перед регулирующими органами и внутренних аудитов.

Ключевые основы управления ИИ

Управление ИИ состоит из процессов, инструментов и фреймворков. При разработке плана учитывайте следующие факторы управления ИИ:

  • Прозрачность
  • Подотчетность
  • Этическое использование
  • Непрерывный мониторинг

Прозрачность

Обеспечение понятности и доступности систем искусственного интеллекта для заинтересованных сторон, включая пользователей, разработчиков, регулирующие органы и широкую общественность.

Практическая реализация

Четкое документальное описание принципов работы алгоритмов искусственного интеллекта, используемых ими данных и способов принятия решений.

Подотчетность

Обязанность отдельных лиц, организаций или правительств брать на себя ответственность за результаты работы систем искусственного интеллекта.

Практическая реализация

Определение того, кто несет ответственность за решения, действия и последствия, связанные с ИИ. Создание механизмов привлечения заинтересованных сторон к ответственности, включая правовые рамки, надзорные органы и процедуры рассмотрения жалоб или претензий, возникающих в связи с использованием ИИ.

Этическое использование

Разработка, внедрение и управление системами искусственного интеллекта в соответствии с этическими принципами, такими как справедливость, прозрачность и подотчетность.

Практическая реализация

Введение дополнительных механизмов контроля в процессы разработки магистерских программ по праву для проверки наборов данных и результатов обучения и обеспечения того, чтобы они способствовали достижению равных результатов для всех лиц, независимо от демографических факторов.

Непрерывный мониторинг

Выявление отклонений от ожидаемого поведения LLM для снижения рисков, таких как предвзятость или угрозы безопасности, и обеспечения работы систем в соответствии с этическими стандартами и правовыми требованиями.

Практическая реализация

Необходимо постоянно отслеживать показатели производительности, уязвимости в системе безопасности, соблюдение этических норм и нормативных требований, а также устанавливать защитные механизмы, как описано выше. Все это должно быть интегрировано в системы обратной связи.

Вовлечение заинтересованных сторон

Люди, участвующие в разработке этических норм, нормативно-правовых рамок и передовых методов, регулирующих технологии искусственного интеллекта.

Практическая реализация

Привлечение и вовлечение разработчиков, исследователей, политиков, регулирующих органов, представителей отрасли, заинтересованных сообществ и широкой общественности. Обеспечение учета различных точек зрения, проблем и экспертных знаний на всех этапах разработки, внедрения и использования систем искусственного интеллекта.

конфиденциальность

Защита прав физических лиц на контроль над своими персональными данными и обеспечение их конфиденциальности и целостности на протяжении всего жизненного цикла.

Практическая реализация

Анонимизация данных, шифрование, безопасное хранение и передача, а также соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR или CCPA.

Безопасность.

Меры и методы, внедренные для защиты систем искусственного интеллекта от несанкционированного доступа, вредоносных атак и утечек данных, а также для защиты организаций от передачи конфиденциальных данных в системы ИИ.

Практическая реализация

Применение безопасных методов кодирования, шифрование конфиденциальных данных, регулярная оценка уязвимостей и тестирование на проникновение, контроль доступа и механизмы аутентификации; мониторинг аномальной активности или потенциальных угроз; оперативное реагирование на инциденты; использование корпоративного расширения для браузера. ГенАИ DLP.

Объяснимость

Способность систем искусственного интеллекта предоставлять понятные объяснения своим решениям и действиям.

Практическая реализация

Создание понятных для человека пояснений, визуализация процессов принятия решений и отслеживание решений до входных данных и характеристик модели.

  • Вовлечение заинтересованных сторон
  • конфиденциальность
  • Безопасность.
  • Объяснимость

Прозрачность

Обеспечение понятности и доступности систем искусственного интеллекта для заинтересованных сторон, включая пользователей, разработчиков, регулирующие органы и широкую общественность.

Практическая реализация

Четкое документальное описание принципов работы алгоритмов искусственного интеллекта, используемых ими данных и способов принятия решений.

Подотчетность

Обязанность отдельных лиц, организаций или правительств брать на себя ответственность за результаты работы систем искусственного интеллекта.

Практическая реализация

Определение того, кто несет ответственность за решения, действия и последствия, связанные с ИИ. Создание механизмов привлечения заинтересованных сторон к ответственности, включая правовые рамки, надзорные органы и процедуры рассмотрения жалоб или претензий, возникающих в связи с использованием ИИ.

Этическое использование

Разработка, внедрение и управление системами искусственного интеллекта в соответствии с этическими принципами, такими как справедливость, прозрачность и подотчетность.

Практическая реализация

Введение дополнительных механизмов контроля в процессы разработки магистерских программ по праву для проверки наборов данных и результатов обучения и обеспечения того, чтобы они способствовали достижению равных результатов для всех лиц, независимо от демографических факторов.

Непрерывный мониторинг

Выявление отклонений от ожидаемого поведения LLM для снижения рисков, таких как предвзятость или угрозы безопасности, и обеспечения работы систем в соответствии с этическими стандартами и правовыми требованиями.

Практическая реализация

Необходимо постоянно отслеживать показатели производительности, уязвимости в системе безопасности, соблюдение этических норм и нормативных требований, а также устанавливать защитные механизмы, как описано выше. Все это должно быть интегрировано в системы обратной связи.

Вовлечение заинтересованных сторон

Люди, участвующие в разработке этических норм, нормативно-правовых рамок и передовых методов, регулирующих технологии искусственного интеллекта.

Практическая реализация

Привлечение и вовлечение разработчиков, исследователей, политиков, регулирующих органов, представителей отрасли, заинтересованных сообществ и широкой общественности. Обеспечение учета различных точек зрения, проблем и экспертных знаний на всех этапах разработки, внедрения и использования систем искусственного интеллекта.

конфиденциальность

Защита прав физических лиц на контроль над своими персональными данными и обеспечение их конфиденциальности и целостности на протяжении всего жизненного цикла.

Практическая реализация

Анонимизация данных, шифрование, безопасное хранение и передача, а также соблюдение правил защиты данных, таких как GDPR или CCPA.

Безопасность.

Меры и методы, внедренные для защиты систем искусственного интеллекта от несанкционированного доступа, вредоносных атак и утечек данных, а также для защиты организаций от передачи конфиденциальных данных в системы ИИ.

Практическая реализация

Применение безопасных методов кодирования, шифрование конфиденциальных данных, регулярная оценка уязвимостей и тестирование на проникновение, контроль доступа и механизмы аутентификации; мониторинг аномальной активности или потенциальных угроз; оперативное реагирование на инциденты; использование корпоративного расширения для браузера. ГенАИ DLP.

Объяснимость

Способность систем искусственного интеллекта предоставлять понятные объяснения своим решениям и действиям.

Практическая реализация

Создание понятных для человека пояснений, визуализация процессов принятия решений и отслеживание решений до входных данных и характеристик модели.

Передовые методы управления ИИ: обеспечение соответствия нормативным требованиям, конфиденциальности и безопасности.

Если ваша организация стремится внедрить, реализовать или усовершенствовать управление ИИ, следуйте этим передовым практикам управления ИИ:

Убедитесь, что данные, используемые для обучения и вывода, анонимны.

Проводить программы повышения осведомленности, чтобы информировать сотрудников о потенциальных рисках и стратегиях их смягчения.

Разработайте правила ввода и вставки данных в приложения искусственного интеллекта. LayerX поможет обеспечить их соблюдение. только определенные типы данных или определенные сотрудники могут получить доступ к этим приложениям и/или использовать их, а также каким образом.

Ограничьте доступ к системам ИИ только для авторизованного персонала. Что касается приложений ИИ, таких как ChatGPT, компания LayerX предлагает следующее. возможности доступа может помочь обеспечить соблюдение этих мер контроля.

Внедряйте защитные ограждения на протяжении всего обучения и развертывания модели, чтобы проверять наличие проблем с управлением.

Разработайте надежный план реагирования на инциденты для устранения потенциальных нарушений безопасности или нарушений нормативных требований.

Обеспечьте разнообразие и полноту наборов данных для обучения LLM.

Внедрить автоматизированные системы контроля соблюдения соответствующих норм и стандартов.

Монитор на предмет токсичности и предвзятости.

Защитите использование ИИ с помощью AI DLP

Решение LayerX AI DLP обеспечивает комплексную защиту конфиденциальных данных при использовании приложений искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, Gemini или Claude, без нарушения пользовательского опыта.

LayerX позволяет определять конкретные данные для защиты, применять различные методы управления данными (например, всплывающие предупреждения или действия по блокировке) и обеспечивать безопасную производительность, не нарушая работу пользователя.

Это решение позволяет организациям использовать возможности ИИ, предотвращая при этом случайную утечку данных, благодаря настраиваемым параметрам управления, отвечающим различным потребностям пользователей и уровням безопасности.

Отключите или ограничьте работу расширений браузера для искусственного интеллекта.
Управляйте вставкой и вводом конфиденциальных данных в приложениях.
Мониторинг использования

Ресурсы по управлению ИИ

Руководство покупателя решений для защиты данных на базе ИИ: отсеивайте шум. Выберите правильный путь к безопасности GenAI.
Отчет

Руководство покупателя решений для защиты данных на базе ИИ: отсеивайте шум. Выберите правильный путь к безопасности GenAI.

Узнайте, почему блокировка ChatGPT или использование устаревших DLP неэффективны, и воспользуйтесь практичным контрольным списком для оценки поставщиков. Внутри: поверхность риска GenAI, основные принципы (обнаружение, мониторинг, обеспечение безопасности), потребность в безагентных браузерных решениях и ключевые эксплуатационные факторы, такие как скорость, управление и пользовательский опыт.

Читать далее
LayerX: контроль использования ИИ и предотвращение утечки данных ИИ
Спецификация

LayerX: контроль использования ИИ и предотвращение утечки данных ИИ

LayerX — это комплексная платформа безопасности на основе ИИ и браузера без агентов, которая помогает организациям предотвращать утечки данных ИИ, предлагая полную прозрачность и контроль над любыми санкционированными и несанкционированными приложениями ИИ, а также блокируя раскрытие конфиденциальных данных в режиме реального времени без ущерба для пользовательского опыта.

Читать далее
Отчет LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025
Отчет

Отчет LayerX Enterprise AI & SaaS Data Security Report 2025

В этом отчете, основанном на реальной телеметрии просмотра корпоративных веб-страниц, показано, как конфиденциальные данные на самом деле передаются через приложения ИИ и SaaS, а также почему общепринятые предположения о безопасности больше не работают.

Читать далее

Подробнее об управлении ИИ

Что такое безопасность на основе генеративного ИИ?
Оценка рисков ИИ: шаблон, инструменты и передовой опыт
10 типов генеративных рисков ИИ и стратегии их смягчения

Управление ИИ – часто задаваемые вопросы

Что такое управление ИИ?

Управление ИИ подразумевает политику, механизмы контроля и надзора, обеспечивающие ответственное, безопасное и соответствующее деловым, правовым и этическим требованиям использование ИИ во всей организации.

Почему управление ИИ важно для предприятий?

Без надлежащего управления использование ИИ может привести к утечке данных, нарушениям нормативных требований и операционным рискам. Надлежащее управление позволяет организациям уверенно внедрять ИИ, сохраняя при этом подотчетность и контроль.

Чем управление ИИ отличается от обеспечения безопасности ИИ?

Безопасность ИИ сосредоточена на защите систем и данных от угроз, в то время как управление ИИ определяет, как ИИ может использоваться, кем и в соответствии с какими правилами, охватывая политику, надзор и обеспечение соблюдения.

Какие риски предотвращает управление ИИ?

Управление ИИ помогает контролировать такие риски, как использование теневого ИИ, утечка конфиденциальных данных, несанкционированные инструменты, отсутствие возможности аудита и неправомерное использование результатов, полученных с помощью ИИ.

Кто отвечает за управление ИИ в организации?

Управление ИИ, как правило, является общей ответственностью руководителей отделов безопасности, ИТ, юриспруденции, соответствия нормативным требованиям и бизнеса, требуя согласованных действий между различными подразделениями, а не наличия единого ответственного лица.

Какие типы инструментов ИИ нуждаются в управлении?

Управление ИИ распространяется на общедоступные инструменты GenAI, корпоративные платформы ИИ, встроенные функции ИИ в приложениях SaaS, браузерные помощники на основе ИИ, а также расширения или плагины, работающие на основе ИИ.

Каким образом управление ИИ способствует соблюдению нормативных требований?

Управление помогает обеспечивать согласованность политик, вести журналы аудита и контролировать использование данных, поддерживая соответствие таким нормативным актам, как GDPR, HIPAA и новым законам, касающимся искусственного интеллекта.

Почему традиционные модели управления не подходят для ИИ?

Искусственный интеллект — это динамичная, управляемая пользователем система, доступ к которой часто осуществляется через браузер, что делает статичные политики и периодические проверки неэффективными без видимости и контроля в режиме реального времени.

Каким образом управление ИИ обеспечивает долгосрочное внедрение ИИ?

Благодаря балансу между инновациями и контролем, управление ИИ создает доверие, подотчетность и согласованность в использовании ИИ. Оно снижает риски и неопределенность как для руководства, так и для сотрудников, делая внедрение ИИ устойчивым по мере развития инструментов, правил и сценариев использования с течением времени.

Сможет ли управление ИИ адаптироваться по мере развития его использования?

Да. Эффективное управление ИИ — это непрерывный процесс, позволяющий организациям обновлять политики, расширять набор утвержденных инструментов и корректировать механизмы контроля по мере роста и изменения внедрения ИИ без нарушения производительности или замедления инноваций.

Взаимодействие ИИ
Платформа безопасности

С помощью LayerX любая организация может обеспечить безопасность всех взаимодействий с ИИ в любом браузере, приложении и среде разработки, а также защититься от всех рисков, связанных с просмотром веб-страниц.

Запросите Демо Смотреть демо