Bezpieczna sztuczna inteligencja dla silnej podstawy

Sztuczna inteligencja oferuje ogromne możliwości, ale odblokowanie jej wartości wymaga bezpiecznej podstawy. W miarę wdrażania sztucznej inteligencji organizacje napotykają nowe zagrożenia związane z prywatnością, zgodnością i odpowiedzialnym użyciem danych. Ta jednostka oferuje praktyczne wskazówki dla osób podejmujących decyzje biznesowe, aby z pewnością wdrożyć AI, poprzez zastosowanie strategii zarządzania i środków bezpieczeństwa, które chronią Twoją organizację, jednocześnie umożliwiając innowacje. Dowiesz się, jak identyfikować typowe zagrożenia i stosować sprawdzone podejścia w celu ich ograniczenia, zapewniając bezpieczeństwo, etyka i dostosowanie wdrożenia sztucznej inteligencji do priorytetów biznesowych.

Omówienie ryzyka biznesowego sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja odblokuje niesamowite możliwości dla organizacji, ale wprowadza również nowe zagrożenia. Oto niektóre z głównych wyzwań biznesowych, którymi musi sprostać każdy lider:

• Wyciek danych i nadmierne udostępnianie. 80% przywódców obawiają się, że poufne informacje prześlizgną się przez pęknięcia. Bez odpowiedniego nadzoru korzystanie z niezatwierdzonych narzędzi (shadow AI) może uwidocznić poufne informacje i zwiększyć ryzyko naruszeń.
  - Wyzwania związane ze zgodnością. 52% liderów przyznaje, że nie są pewni, jak poruszać się po zmieniających się przepisach dotyczących sztucznej inteligencji. Zachowanie zgodności nie jest tylko polem do sprawdzenia — ma kluczowe znaczenie dla ochrony innowacji i uniknięcia kosztownych awarii.

Wprowadzenie do podejścia etapowego

Zagrożenia są realne — ale można nimi zarządzać przy użyciu odpowiedniego planu. Zamiast spieszyć się z wdrażaniem sztucznej inteligencji, organizacje powinny zacząć od silnej podstawy i postępu w fazach, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji i zminimalizować ekspozycję.

Struktura wdrażania sztucznej inteligencji firmy Microsoft zawiera jasny harmonogram działania. Zaczyna się od strategii sztucznej inteligencji i planowania — wyrównywania celów biznesowych z możliwościami sztucznej inteligencji. Po zdefiniowaniu strategii, mapuj scenariusze dla każdego obszaru organizacji. Zespoły ds. zabezpieczeń i biznesu muszą współpracować, aby innowacje nie naruszały zgodności ani zaufania.

Z tego miejsca skoncentruj się na trzech kluczowych fazach: Zarządzanie, Zabezpieczanie i zarządzanie.

Zarządzanie sztuczną inteligencją

Ustanów zasady, zabezpieczenia i odpowiedzialność za odpowiedzialne użycie. Zacznij od utworzenia struktur ładu, aby kontrolować sposób użycia sztucznej inteligencji w całej organizacji. Ta faza obejmuje definiowanie zasad dotyczących odpowiedzialnego używania sztucznej inteligencji, ocenianie zagrożeń związanych z obciążeniami sztucznej inteligencji oraz wymuszanie wytycznych w celu dostosowania ich do standardów etycznych, wymagań prawnych i celów biznesowych. Automatyzowanie wymuszania zasad w miarę możliwości we wdrożeniach sztucznej inteligencji w celu zmniejszenia ryzyka błędu ludzkiego. Regularnie oceniaj, gdzie automatyzacja może poprawić przestrzeganie zasad.

Bezpieczna sztuczna inteligencja

Ochrona danych, modeli i przepływów pracy przy użyciu zabezpieczeń i zgodności klasy korporacyjnej. Następnie określ priorytety zabezpieczania systemów sztucznej inteligencji w celu ochrony poufnych danych, utrzymania integralności modelu i zapewnienia dostępności. Organizacje powinny implementować niezawodne mechanizmy kontroli zabezpieczeń, monitorować pojawiające się zagrożenia i przeprowadzać regularne oceny ryzyka w celu ochrony rozwiązań sztucznej inteligencji.

Zarządzanie sztuczną inteligencją

Monitorowanie wydajności, wykrywanie dryfu i utrzymywanie przejrzystości w miarę skalowania wdrażania. Na koniec skoncentruj się na efektywnym zarządzaniu obciążeniami sztucznej inteligencji. Ta faza obejmuje utrzymanie modeli sztucznej inteligencji, monitorowanie wydajności i zapewnienie, że systemy pozostają niezawodne w czasie. Ustandaryzowane praktyki i regularne oceny mają kluczowe znaczenie dla zapobiegania problemom, np. dryfowi danych lub pogorszeniu wydajności.

Stosując to podejście etapowe, organizacje mogą bezpiecznie wykorzystywać sztuczną inteligencję — odblokowując innowacje, jednocześnie chroniąc prywatność, zgodność i integralność biznesową.

Zarządzanie sztuczną inteligencją

Ład w zakresie sztucznej inteligencji nie dotyczy tylko spełniania wymagań prawnych — jest to całościowa strategia, która umożliwia odpowiedzialne innowacje, buduje zaufanie uczestników projektu i tworzy zrównoważoną przewagę konkurencyjną. Bez silnego ładu organizacje ryzykować niepowodzenia operacyjne, naruszenia prywatności, straty finansowe i etyczne pułapki, takie jak stronniczość.

Aby odnieść sukces, zarządzanie musi być ujednolicone w trzech połączonych filarach:

• Nadzór nad danymi: zapewnianie jakości danych, zabezpieczeń i zgodności w całej infrastrukturze danych.
• Nadzór nad sztuczną inteligencją: definiowanie zasad dotyczących odpowiedzialnego programowania, wdrażania i monitorowania systemów sztucznej inteligencji.
• Nadzór regulacyjny: Wyprzedzaj zmieniające się przepisy i standardy, aby chronić innowacje i unikać kosztownych opóźnień.

Zacznij od perspektywy biznesowej typu top-down. Wyjaśnij problem, który rozwiązujesz i jak wygląda sukces. Zacznij od "dlaczego" — nadaj priorytet inwestycjom w sztuczną inteligencję na podstawie najważniejszych celów biznesowych. Takie podejście zapewnia skoncentrowane, strategiczne, inicjatywy dostosowane do celów organizacyjnych, przekształcając ład w czynnik wartości, a nie barierę dla innowacji.

1. Jakie konkretne wyzwanie zajmie się sztuczną inteligencją? Zidentyfikuj konkretne wyzwanie biznesowe, które sztuczna inteligencja jest unikalnie przygotowana do rozwiązania. Czy poprawia obsługę klienta, automatyzuje powtarzające się zadania, zwiększa cyberbezpieczeństwo, czy coś innego? Bądź precyzyjny.
2. Jak będziesz mierzyć postęp i sukces? Zdefiniuj jasne, mierzalne metryki, aby śledzić sukces implementacji sztucznej inteligencji. Jakie kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) i cele i kluczowe wyniki (OKR) będą używane do mierzenia postępu? Czy zwiększy to wydajność, obniży koszty, poprawi zadowolenie klientów, czy coś innego? Zakotwiczenie inwestycji w sztuczną inteligencję w biznesowe reguły OKR i kluczowe wskaźniki wydajności oraz wykorzystanie praktyk eksperymentowania A/B/N. Takie podejście umożliwia precyzyjne pomiary prawdziwie dodatniego i prawdziwie negatywnego wpływu sztucznej inteligencji na cele biznesowe.
3. Jakie konkretne korzyści oczekujesz zobaczyć? Kwantyfikuj namacalne korzyści, które można osiągnąć za pomocą sztucznej inteligencji. Jaki jest oczekiwany zwrot z inwestycji (ROI)? Jak sztuczna inteligencja przyczyni się do wzrostu przychodów, oszczędności kosztów lub innych kluczowych celów biznesowych?

Teraz, gdy masz wiedzę na temat celów, korzyści i sposobu, w jaki planujesz zmierzyć sukces, ocenisz ryzyko organizacyjne związane ze sztuczną inteligencją. Ocena ryzyka obejmuje identyfikowanie potencjalnych szkód, uprzedzeń i luk w zabezpieczeniach.

Nadzór nad danymi i zabezpieczenia

Silny nadzór nad danymi jest niezbędny dla niezawodnej sztucznej inteligencji. Pomaga to zapewnić, że dane są aktywowane odpowiedzialnie za pośrednictwem zasad i procesów, które utrzymują jakość, bezpieczeństwo i zgodność w całym cyklu życia. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji są tak dobre, jak dane, na których się opierają, słabe zarządzanie może prowadzić do stronniczych, niedokładnych lub zawodnych danych wyjściowych.

Aby chronić organizację i włączyć odpowiedzialną sztuczną inteligencję, określ priorytety tych zasad w całym przedsiębiorstwie — zarządzanych przez zespoły ds. zabezpieczeń lub IT:

1. Przestrzegaj uprawnień dostępu. Narzędzia sztucznej inteligencji powinny uzyskiwać dostęp tylko do danych, które użytkownik ma uprawnienia do wyświetlania. Uprawnienia dostępu pomagają zagwarantować, że zarówno pozyskane dane, jak i wygenerowana zawartość są zgodne z istniejącymi uprawnieniami.
2. Honorowanie klasyfikacji danych i zasad etykietowania. Narzędzia sztucznej inteligencji muszą przestrzegać ograniczeń dostępu opartych na etykietach danych. Dane wrażliwe lub poufne powinny pozostać chronione zgodnie z politykami organizacyjnymi.
3. Odpowiednio oznacz zawartość wygenerowaną przez sztuczną inteligencję. Dane wyjściowe utworzone przez sztuczną inteligencję powinny mieć etykiety odzwierciedlające wrażliwość danych źródłowych. Jeśli na przykład dane wejściowe są klasyfikowane jako "poufne", wygenerowana zawartość powinna być również oznaczona etykietą "poufne".

Podczas kształtowania strategii zabezpieczeń danych na potrzeby wdrażania sztucznej inteligencji należy zachować te priorytety przed i w centrum:

• Klasyfikacja i ochrona danych nie są negocjowane dla sztucznej inteligencji na dużą skalę.
• Ustanów silną podstawę klasyfikacji i zasad dotyczących sposobu, w jaki sztuczna inteligencja korzysta z danych i udostępnia wyniki.
• Zapewnienie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw sztucznej inteligencji — dane wyjściowe powinny wyraźnie odwoływać się do swoich źródeł danych.
• Przyjęcie zasad Zero Trust i niezawodnych programów zapewniania ładu w zakresie danych jako szkieletu zabezpieczeń sztucznej inteligencji.
• Użyj zaawansowanych narzędzi zabezpieczeń , takich jak wykrywanie punktów końcowych i reagowanie (EDR) oraz zapobieganie utracie danych (DLP), aby zarządzać dostępem i zapobiegać naruszeniom.
• Dostosowywanie standardów i zasad dla systemów sztucznej inteligencji obsługiwanych przez raportowanie zarządzania, zespoły funkcjonalne i zautomatyzowane procesy w celu zamknięcia luk.
• Zaimplementuj szkolenia i zasady dotyczące klasyfikacji i etykietowania danych w całej organizacji , aby budować świadomość i odpowiedzialność.

Tworzenie podstaw efektywnego ładu w zakresie sztucznej inteligencji

Nadzór nad sztuczną inteligencją zapewnia strukturę zasad i procesów, które prowadzą do odpowiedzialnego wdrażania, wdrażania i monitorowania aplikacji sztucznej inteligencji w całej organizacji. Ponieważ systemy sztucznej inteligencji mogą znacząco wpływać na operacje biznesowe i środowiska klienta, odpowiedni nadzór pomaga zapewnić ich bezpieczeństwo, przejrzystość i dopasowanie do wartości organizacyjnych.

Udany nadzór nad sztuczną inteligencją opiera się na dwóch podstawowych elementach: ustanawianiu podstawowych zasad, które prowadzą wszystkie działania związane ze sztuczną inteligencją i kompleksową strukturą implementacji, która dotyczy zarówno cyklu życia sztucznej inteligencji, jak i zaangażowania uczestników projektu.

Ustanów i udokumentuj jasne zasady przy użyciu zespołów IT i zabezpieczeń oraz wskazówki dotyczące opracowywania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji. Pomaga to zapewnić jakość, bezpieczeństwo i prywatność danych. Znajomość własności, dostępu i użycia danych. Skorzystaj z wykazu danych, aby odnajdywać, klasyfikować zasoby danych i zarządzać nimi.

Po wprowadzeniu zasad nadszedł czas na utworzenie zespołu ds. ładu. Skuteczny nadzór nad sztuczną inteligencją wymaga danych wejściowych i współpracy ze wszystkich obszarów firmy, aby zapewnić, że systemy sztucznej inteligencji są opracowywane i wdrażane w odpowiedzialny sposób. Aby ułatwić, należy utworzyć dedykowany komitet nadzoru nad sztuczną inteligencją z przedstawicielami kluczowych działów. Komisja ta powinna obejmować członków: IT, prawnych, zgodności, biznesowych, zarządzania ryzykiem i zasobów ludzkich. I wreszcie, umocuj swoich ludzi. Twoi pracownicy są twoim największym zasobem w czasach sztucznej inteligencji. Uzyskuj im wiedzę, narzędzia i wskazówki, których potrzebują do odpowiedzialnego i efektywnego korzystania ze sztucznej inteligencji.

Powinieneś:

• Zapewnienie ukierunkowanego szkolenia na temat umiejętności czytania i pisania w zakresie sztucznej inteligencji, zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, obsługi danych i ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją w tle. Upewnij się, że pracownicy rozumieją zarówno korzyści, jak i potencjalne pułapki technologii sztucznej inteligencji.
• Twój zespół oferuje wyselekcjonowany wybór zatwierdzonych narzędzi sztucznej inteligencji , które spełniają standardy it, bezpieczeństwa, zgodności i etyki organizacji. Uzupełnij zasady, które jasno przedstawiają akceptowalne użycie.
• Wspieraj kulturę, w której pracownicy czują się uprawnieni do przekazywania opinii — zarówno pozytywnych, jak i negatywnych — w systemach i procesach sztucznej inteligencji. Skorzystaj ze swoich spostrzeżeń, aby z biegiem czasu udoskonalać narzędzia, polityki i ramy zarządzania.

Aby upewnić się, że zarządzanie programem sztucznej inteligencji pozostaje skuteczne i dostosowywane wraz z upływem czasu, stale monitoruj systemy sztucznej inteligencji pod kątem potencjalnych zagrożeń i dostosuj zasady ładu zgodnie z potrzebami.

Nadążaj za zgodnością z zarządzaniem regulacyjnym

Nadzór regulacyjny pomaga zapewnić zgodność systemów sztucznej inteligencji ze zmieniającymi się przepisami i standardami przy jednoczesnym wykazaniu odpowiedzialnej innowacji. Dzięki globalnym przepisom dotyczącym szybkiej zmiany sztucznej inteligencji proaktywna zgodność ma kluczowe znaczenie — nie tylko w celu uniknięcia kar, ale także zmniejszenia ryzyka prawnego i budowania zaufania uczestników projektu.

Spełnienie tych oczekiwań wymaga podejścia "shift-left" do zgodności — osadzanie zagadnień regulacyjnych na wczesnym etapie procesu projektowania i opracowywania, a nie traktowanie ich jako późniejszej myśli. Ta strategia pomaga organizacjom szybciej się poruszać przy zachowaniu zgodności z wymaganiami etycznymi i prawnymi.

Poruszanie się po tym złożonym krajobrazie jest niezbędne dla długoterminowego sukcesu. Opierając się na podstawowych zasadach zapewniania ładu w zakresie sztucznej inteligencji, w tej sekcji omówiono praktyczne strategie i szczegółowe informacje dotyczące spełniania i przekraczania wymagań dotyczących zgodności z przepisami w miarę odpowiedzialnego skalowania sztucznej inteligencji.

Tworzenie silnej podstawy pod kątem zgodności ze sztuczną inteligencją

Efektywna zgodność wykracza poza pola wyboru — wymaga całościowego podejścia, które integruje:

• Prywatność danych.
• Sprawiedliwość algorytmiczna.
• Przejrzystość.
• Rozliczalność.
• Niezawodne środki bezpieczeństwa.

Wszystko zaczyna się od znajomości danych i zrozumienia wymagań prawnych, które kształtuje odpowiedzialne sztuczną inteligencję.

Ramy, takie jak ustawa o sztucznej inteligencji UE, ogólne rozporządzenie o ochronie danych i przepisy specyficzne dla sektora, takie jak Digital Operational Resilience Act oraz dyrektywa w sprawie bezpieczeństwa sieci i informacji , zapewniają podstawowe wskazówki dotyczące tworzenia systemów sztucznej inteligencji, które są bezpieczne, etyczne i przestrzegają praw podstawowych. Wczesne dostosowanie do tych standardów pomaga organizacjom bezpiecznie wprowadzać innowacje przy jednoczesnym zminimalizowaniu ryzyka.

Nawigacja po przepisach dotyczących sztucznej inteligencji

Utworzenie jasnego, możliwego do działania planu jest niezbędne do odpowiedzialnego spełnienia wymagań prawnych i odpowiedzialnego skalowania sztucznej inteligencji. Zacznij od następujących podstawowych kroków:

1. Zakotwiczenie w podstawowych przepisach. Użyj struktur, takich jak ustawa o sztucznej inteligencji w UE i RODO, jako punkt odniesienia dla programu zgodności. Te struktury zapewniają jasne wskazówki dotyczące klasyfikacji ryzyka, ochrony danych, przejrzystości i nadzoru człowieka. Zapoznaj się z zasobami branżowymi, aby uzyskać informacje o aktualizacjach i najlepszych rozwiązaniach.
2. Przeprowadzanie analizy luk. Oceń bieżący stan zgodności i zidentyfikuj obszary pod kątem poprawy — szczególnie w przypadku danych wysokiego ryzyka i projektów sztucznej inteligencji. Użyj narzędzi do zarządzania zgodnością, aby ocenić ryzyko i zamknąć luki w zakresie zarządzania.
3. Kultywowanie kultury zgodności z dodatkowymi wartościami. Wykraczanie poza minimalne wymagania. Osadź zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji w swojej kulturze za pomocą regularnych szkoleń, bieżących przeglądów i ocen wpływu, które oceniają, w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji wpływają na ludzi, organizacje i społeczeństwo.
4. Wybierz certyfikowane narzędzia. Wybierz rozwiązania sztucznej inteligencji certyfikowane zgodnie z uznanymi standardami, takimi jak ISO 42001. Określanie priorytetów narzędzi utworzonych przy użyciu zabezpieczeń i prywatności zgodnie z założeniami i dostosowaniem ich do zasad odpowiedzialnej sztucznej inteligencji.
5. Automatyzowanie monitorowania zgodności. Używanie platform opartych na sztucznej inteligencji do ciągłego monitorowania zgodności ze standardami. Skoncentruj się na rezydencji danych, niezależności, prywatności i przechowywania. Automatyzacja zgodności pomaga wyprzedzać zmiany regulacyjne i zmniejszać ryzyko.

Zabezpieczanie sztucznej inteligencji nie jest tylko wymaganiem technicznym — jest to strategiczne imperatyw. Dzięki rozwiązaniu problemów związanych z wyciekiem danych i zgodnością, wdrożeniu ładu etapowego i osadzaniu zabezpieczeń w każdej warstwie wdrażania sztucznej inteligencji organizacje mogą bezpiecznie wprowadzać innowacje, jednocześnie chroniąc zaufanie i zgodność. Silna podstawa oparta na dostosowaniu ładu, zabezpieczeń i przepisów pomaga zapewnić, że sztuczna inteligencja zapewnia wartość bez wprowadzania niepotrzebnego ryzyka.

Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z następującymi zasobami:

• Przewodnik firmy Microsoft dotyczący zabezpieczania przedsiębiorstwa opartego na sztucznej inteligencji: wprowadzenie do aplikacji sztucznej inteligencji
• Przewodnik firmy Microsoft dotyczący zabezpieczania AI-Powered Enterprise: strategie zarządzania sztuczną inteligencją
• Przewodnik firmy Microsoft dotyczący zabezpieczania AI-Powered Enterprise: strategie zgodności ze sztuczną inteligencją
• Microsoft AI Adoption Framework

Następnie przetestuj swoją wiedzę za pomocą krótkiego testu.