Hitra integracija generativne umetne inteligence v delovne procese v podjetjih predstavlja pomemben skok v produktivnosti. Od priprave komunikacij do analize kompleksnih naborov podatkov so koristi nedvomne. Vendar pa ta moč uvaja novo, zapleteno mrežo izzivov na področju skladnosti s predpisi in varnosti, s katerimi se morajo vodje varnostnih oddelkov spopasti. Ko organizacije sprejemajo ta zmogljiva orodja, se izpostavljajo kritičnim tveganjem, vključno z izkrcanjem občutljivih osebnih podatkov in poslovnih podatkov v modele velikih jezikov (LLM) tretjih oseb. Zakaj bi leta 2025 dali prednost skladnosti z generativno umetno inteligenco? Ker neupoštevanje tega ni le varnostna napaka, temveč neposredna grožnja regulativnemu statusu, zaupanju strank in finančni stabilnosti.
Jedro problema leži v temeljnem konfliktu: neomejena želja modelov umetne inteligence po podatkih v primerjavi s strogim, omejenim svetom regulativnih mandatov. Zaradi tega strukturiran pristop k upravljanju, tveganju in skladnosti z umetno inteligenco ni le najboljša praksa, temveč operativna nujnost. Varnostne ekipe so zdaj v prvih bojnih vrstah, katerih naloga je ustvariti varen operativni obseg za uporabo umetne inteligence, ki omogoča poslovne inovacije in hkrati ščiti najdragocenejša sredstva organizacije. To zahteva poglobljeno razumevanje obstoječih in nastajajočih pravnih okvirov, skupaj z uvedbo sofisticiranih tehničnih kontrol za uveljavljanje politik na točki tveganja.
Senčna umetna inteligenca in izbruh podatkov
Preden lahko organizacija sploh začne obravnavati regulativne zahteve glede umetne inteligence, mora najprej pridobiti vpogled v svojo uporabo umetne inteligence. Enostaven dostop do javnih orodij GenAI pomeni, da zaposleni v vseh oddelkih verjetno eksperimentirajo z njimi, pogosto brez uradne odobritve ali nadzora. Ta pojav, znan kot »senčna umetna inteligenca«, ustvarja ogromno slepo pego za varnostne in skladnostne ekipe. Vsak poziv, ki ga zaposleni vnese v javno platformo umetne inteligence, lahko vsebuje občutljive podatke, od intelektualne lastnine in strateških načrtov do osebnih podatkov strank in finančnih podatkov.
Porazdelitev dostopa do senčne umetne inteligence kaže, da se 89 % uporabe umetne inteligence zgodi zunaj organizacijskega nadzora
Predstavljajte si zaposlenega v marketingu, ki uporablja brezplačno orodje umetne inteligence za povzetek povratnih informacij strank iz lastniške preglednice. V tem enem samem dejanju bi lahko bili občutljivi podatki o strankah deljeni s tretjim ponudnikom umetne inteligence, brez evidence, brez nadzora in brez možnosti umika. Te podatke bi lahko uporabili za učenje prihodnjih različic modela, jih za nedoločen čas shranili na strežnikih ponudnika in postali ranljivi za kršitve na njihovi strani. Kot je bilo razvidno iz varnostnih pregledov GenAI podjetja LayerX, to ni hipotetičen scenarij; gre za vsakodnevni pojav v podjetjih brez ustreznega nadzora. Ta nenadzorovan pretok podatkov neposredno krši načela skoraj vseh večjih predpisov o varstvu podatkov, zaradi česar je proaktivno upravljanje umetne inteligence in skladnosti s predpisi bistvenega pomena.
GDPR v dobi umetne inteligence
Splošna uredba o varstvu podatkov (GDPR) ostaja temelj zakonodaje o varstvu podatkov, njena načela pa se neposredno nanašajo na uporabo umetne inteligence. Za organizacije, ki delujejo v EU ali obdelujejo podatke državljanov EU, je zagotavljanje skladnosti delovnih procesov GenAI z GDPR neizogibno. Uredba temelji na temeljnih načelih, kot so zmanjšanje podatkov, omejitev namena in preglednost, ki pa so zaradi narave LLM-jev vsa izpodbijana.
Stopnje izvajanja skladnosti z GDPR kažejo, da varnost vodi pri 91 %, medtem ko omejitev namena zaostaja pri 78 %.
Doseganje skladnosti s predpisi o umetni inteligenci v skladu z GDPR od organizacij zahteva, da si zastavijo težka vprašanja. Ali so osebni podatki, ki se vnašajo v orodje umetne inteligence, nujno potrebni za predvideni namen? Ali so posamezniki, na katere se nanašajo osebni podatki, obveščeni, da njihove podatke obdeluje sistem umetne inteligence? Ali lahko izpolnite zahtevo posameznika, na katerega se nanašajo osebni podatki, po »pravici do pozabe«, ko so bili njegovi podatki vključeni v kompleksen, usposobljen model? V skladu z GDPR so organizacije upravljavci podatkov in so v celoti odgovorne za dejavnosti obdelave, ki se izvajajo v njihovem imenu, vključno s tistimi, ki jih izvaja platforma GenAI. To pomeni, da zgolj uporaba »skladnega« ponudnika umetne inteligence ni dovolj; odgovornost za zagotavljanje in dokazovanje skladnosti je trdno v rokah organizacije.
Skladnost s HIPAA in umetna inteligenca v zdravstvu
V zdravstvenem sektorju Zakon o prenosljivosti in odgovornosti zdravstvenega zavarovanja (HIPAA) uvaja še strožja pravila. Uredba je zasnovana za zaščito zasebnosti in varnosti zaščitenih zdravstvenih informacij (PHI). Uvedba umetne inteligence v klinične ali administrativne delovne procese doda močno orodje, vendar tudi znatno tveganje za skladnost s predpisi. Uporaba GenAI za povzemanje zapiskov o pacientih, analizo zdravstvenih kartotek ali osnutek komunikacij s pacienti bi lahko pomenila kršitev HIPAA, če se ne upravlja v varni in skladni arhitekturi.
Ključna zahteva je sporazum o poslovnem sodelovanju (BAA), pogodba, ki jo zahteva subjekt, ki ga krije HIPAA, in poslovni partner. Vsak prodajalec umetne inteligence, katerega platforma bi lahko komunicirala s zaščitenimi zdravstvenimi podatki (PHI), mora podpisati BAA. Vendar pa izziv presega pogodbe. Organizacije morajo imeti tehnične zaščitne ukrepe za preprečevanje nenamernega ali zlonamernega deljenja zaščitenih zdravstvenih podatkov (PHI) z neskladnimi sistemi umetne inteligence. Na primer, zdravnik bi lahko kopiral podatke o pacientih v javnega klepetalnega robota umetne inteligence za hiter povzetek in takoj povzročil kršitev varnosti podatkov. Učinkovita umetna inteligenca na področju tveganja in skladnosti v zdravstvu zahteva natančne kontrole, ki lahko prepoznajo in blokirajo prenos zaščitenih zdravstvenih podatkov na nepooblaščene destinacije, s čimer se zagotovi, da podatki o pacientih ostanejo zaščiteni, hkrati pa se omogoča inovacija.
ISO 42001 za sisteme upravljanja umetne inteligence
Z razvojem ekosistema umetne inteligence se razvijajo tudi standardi, ki ga urejajo. Uvedba standarda ISO 42001 pomeni ključni razvoj, saj ponuja prvi mednarodni, certificiran standard sistema upravljanja za umetno inteligenco. Zagotavlja strukturiran okvir za skladnost z umetno inteligenco, s katerim lahko organizacije vzpostavijo, izvajajo, vzdržujejo in nenehno izboljšujejo svoje upravljanje umetne inteligence. Namesto da bi se osredotočal na podrobnosti enega samega predpisa, standard ISO 42001 ponuja celovit načrt za odgovorno upravljanje umetne inteligence, ki obravnava vse od ocene tveganja in upravljanja podatkov do preglednosti in človeškega nadzora.
Sprejetje okvira, kot je ISO 42001, pomaga organizacijam pri izgradnji programa za umetno inteligenco, ki ga je mogoče braniti in pregledovati. Zahteva sistematično ocenjevanje tveganj, povezanih z umetno inteligenco, in izvajanje kontrol za njihovo ublažitev. Za vodje varnostnih oddelkov to zagotavlja jasno pot do dokazovanja potrebne skrbnosti in izgradnje kulture odgovornih inovacij na področju umetne inteligence. Pomaga prevesti načela na visoki ravni v konkretne ukrepe, s čimer zagotavlja, da se celoten življenjski cikel sistema umetne inteligence, od nabave do uvajanja in razgradnje, upravlja z varnostjo in skladnostjo s predpisi v središču. Ta strateški premik organizacijo premakne iz reaktivnega v proaktivni položaj skladnosti s predpisi.
Ključni stebri okvira za skladnost z umetno inteligenco
Izgradnja trajne strategije za skladnost z GenAI temelji na več ključnih stebrih, ki zagotavljajo strukturo in izvršljivost. Ta načela zagotavljajo, da se umetna inteligenca uporablja ne le učinkovito, temveč tudi varno in odgovorno, pri čemer se tehnološke zmogljivosti usklajujejo s poslovnimi in regulativnimi obveznostmi.
Suverenost in prebivališče podatkov
Suverenost podatkov je koncept, da so podatki predmet zakonov in pravne pristojnosti države, v kateri se nahajajo. Številne države imajo zahteve glede prebivališča podatkov, ki določajo, da se osebni podatki njihovih državljanov shranjujejo in obdelujejo znotraj meja države. Pri uporabi storitev GenAI v oblaku lahko podatki zlahka prečkajo meje, kar povzroča takojšnje težave s skladnostjo s predpisi. Učinkovit okvir za skladnost z umetno inteligenco mora zato vključevati kontrole za uveljavljanje pravil o prebivališču podatkov, s čimer se zagotovi, da občutljivi podatki ne tečejo v jurisdikcije z drugačnimi pravnimi standardi. To pogosto vključuje izbiro ponudnikov umetne inteligence z regionalnimi podatkovnimi centri ali uvajanje rešitev, ki lahko omejijo deljenje podatkov na podlagi geografskih politik.
Preglednost in preglednost
Ko regulator ali revizor vpraša, kako je bila sprejeta določena odločitev, ki jo je vodila umetna inteligenca, ali kateri podatki so bili uporabljeni za učenje modela, mora biti organizacija sposobna zagotoviti jasen in celovit odgovor. To je bistvo revidabilnosti. Brez podrobnih dnevnikov in preglednih evidenc uporabe umetne inteligence je dokazovanje skladnosti z umetno inteligenco in predpisi skoraj nemogoče. Organizacije morajo spremljati, kateri uporabniki dostopajo do katerih orodij umetne inteligence, katere vrste podatkov se delijo in katere politike se izvajajo. Ta revizijska sled je ključni dokaz za dokazovanje, da organizacija izvaja ustrezen nadzor in kontrolo nad svojim ekosistemom umetne inteligence. Je temelj zaupanja vredne umetne inteligence in nepogrešljiv sestavni del vsakega resnega programa upravljanja.
Potreba po orodjih za skladnost z umetno inteligenco
Pisne politike so nujen prvi korak, vendar same po sebi niso zadostne. Zaposleni so osredotočeni na produktivnost in pogosto izberejo pot najmanjšega odpora, tudi če to zaobide korporativno politiko. Da bi premostile vrzel med politiko in prakso, organizacije potrebujejo učinkovita orodja za skladnost z umetno inteligenco, ki lahko uveljavljajo pravila v realnem času, neposredno v delovnem procesu uporabnika. Sodoben varnostni sklad podjetij se mora razvijati, da bi obravnaval grožnje, ki ne izvirajo le od zunanjih napadalcev, temveč tudi od sankcionirane in nesankcionirane uporabe aplikacij s strani notranjih oseb.
Tukaj rešitve za zaznavanje in odzivanje brskalnikov (BDR) ponujajo edinstveno moč. Predstavljajte si napad lažnega predstavljanja, ki cilja na razširitve za Chrome; uporabnik namesti zlonamerno razširitev, ki je videti kot legitimno orodje za produktivnost. Ta razširitev lahko nato tiho strga podatke iz uporabnikovih sej brskalnika, vključno s podatki, vnesenimi v aplikacije SaaS ali platforme GenAI. Sodobna varnostna rešitev mora imeti inteligenco za zaznavanje te grožnje na ravni brskalnika, kjer se dejavnost dogaja. LayerX na primer organizacijam omogoča, da preslikajo vso uporabo GenAI v celotnem podjetju, uveljavijo upravljanje varnosti in omejijo deljenje občutljivih informacij z LLM-ji. Z analizo uporabniških dejanj v brskalniku lahko razlikuje med legitimnim in tveganim vedenjem ter uporabi natančne, na tveganju temelječe varovalne ograje za vso uporabo SaaS in spleta, vključno z interakcijami s platformami AI. To je raven nadzora, potrebna za pretvorbo papirne politike v živ, dihajoč obrambni mehanizem. Orodja za revizijo senčnega SaaS podjetja LayerX lahko pomagajo prepoznati te nesankcionirane aplikacije in zagotavljajo kritično preglednost, potrebno za začetek ustrezne strategije skladnosti z AI.
