Gestione dei rischi dell'AI: una guida completa alla messa in sicurezza dei sistemi di AI

Mentre i leader aziendali cercano di sfruttare le tecnologie di IA nelle loro attività operative per promuovere l'efficienza e l'innovazione, spesso faticano a comprendere il loro profilo di rischio unico e i passaggi necessari per gestire efficacemente il rischio legato all'IA. La rapida adozione di sistemi di AI in tutti i settori industriali ha creato opportunità senza precedenti, ma ha anche introdotto sfide complesse che richiedono strategie complete di gestione del rischio legato all'AI.

Proprio come le risorse di dati esistenti, i sistemi di AI presentano vulnerabilità di cybersecurity, privacy e conformità normativa, ma introducono anche preoccupazioni etiche e conseguenze non intenzionali come bias, discriminazione e mancanza di fiducia. Le organizzazioni che implementano tecnologie di IA devono sviluppare approcci solidi di gestione del rischio che affrontino sia le tradizionali problematiche di sicurezza informatica sia i rischi unici associati ai sistemi di intelligenza artificiale.

La complessità della gestione del rischio legato all'AI deriva da più fattori: l'opacità dei modelli di AI complessi, la quantità di dati di addestramento richiesti, la velocità dello sviluppo dell'AI e il panorama in evoluzione dei requisiti di conformità normativa, incluso l'AI Act dell'UE. I rischi legati all'AI possono manifestarsi in qualsiasi fase del ciclo di vita dell'AI, dalla raccolta iniziale dei dati fino all'implementazione dell'AI e alle attività operative continue.

Senza controlli di accesso adeguati, i sistemi di IA possono essere sfruttati da malintenzionati, causando violazioni dei dati e la manipolazione dei modelli. Gli utenti interni potrebbero eseguire la shadow AI e utilizzare modelli di IA generativa per trovare dati riservati a cui non dovrebbero avere accesso. Senza la verificabilità e la tracciabilità dei modelli di IA e dei loro dati, le organizzazioni affrontano rischi di non conformità associati all'IA.

Nello studio Data Privacy Benchmark 2024 di Cisco, il 91% delle organizzazioni riconosce di dover fare di più per rassicurare i propri clienti che i loro dati vengono utilizzati solo per scopi previsti e legittimi nell'ambito dell'AI. Ma spesso non sanno cosa significhi quel "di più".

Con le molte potenziali applicazioni di IA che interessano dipendenti, clienti e partner, la responsabilità della gestione dei rischi legati all'IA si estende oltre il reparto IT. Senza una comprensione di come i componenti di un sistema di IA interagiscono e senza la capacità di identificare i rischi potenziali e mitigare quelli presenti nei loro casi d'uso, le organizzazioni possono impostare come predefinito un approccio basato sullo scenario peggiore e impantanarsi nel tentativo di risolvere tutte le possibili minacce. Hanno bisogno di un modo semplificato per gestire i rischi legati all'IA, rimanendo al contempo in linea con le priorità aziendali. Ciò richiede un linguaggio comune e la collaborazione tra i team aziendali, di dati, IA, governance e sicurezza per gestire questo difficile equilibrio e innovare senza conflitti.

Comprensione dei framework e delle strategie di gestione dei rischi dell'IA

Consapevoli che le minacce alla sicurezza dell'IA non possono essere considerate secondo i criteri degli standard di sicurezza messi in atto per un mondo deterministico pre-IA, sono nati diversi framework di gestione dei rischi dell'IA per spronare le organizzazioni ad affrontare i rischi e a proteggere i propri dati in modo efficace.

I framework di sicurezza comuni per l'IA, come l'Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) del National Institute of Standards and Technology (NIST), delineano efficacemente i rischi associati alla messa in sicurezza dei sistemi di IA e forniscono un approccio strutturato per l'identificazione e la valutazione dei rischi, ma non arrivano a descrivere completamente come applicare i controlli e le mitigazioni necessari per ogni tipo di rischio legato all'IA.

Che cos'è la strategia di gestione del rischio legato all'AI?

Una strategia efficace di gestione dei rischi dell'IA comporta l'implementazione di pratiche di gestione del rischio complete durante l'intero ciclo di vita dell'IA. Le organizzazioni necessitano di framework di gestione del rischio che affrontino i rischi potenziali nello sviluppo, nell'implementazione e nelle attività operative di IA. Il framework di gestione AI RMF fornisce indicazioni sulla gestione dei rischi attraverso strategie di mitigazione del rischio e approcci pratici alla gestione del rischio.

Quali sono i 4 tipi di rischio legati all'AI?

I rischi dell'IA possono essere suddivisi in quattro tipi principali:

Rischi per la sicurezza: incluse le minacce alla sicurezza dell'AI, le minacce informatiche e le vulnerabilità della sicurezza che espongono i sistemi di AI ad attacchi

Rischi operativi: Coprono i guasti del sistema, il model drift e il degrado delle prestazioni dei modelli di IA

Rischi etici e di conformità: Affrontare la conformità normativa, le implicazioni etiche e i risultati iniqui derivanti dai sistemi di IA

Rischi dei dati: che includono qualità dei dati, integrità dei dati, protezione dei dati sensibili e dati di addestramento distorti.

Per demistificare la gestione dei rischi dell'IA, il Databricks AI Security Framework (DASF) fornisce una roadmap attuabile con linee guida per l'utilizzo di raccomandazioni di controllo difensivo, pur rimanendo in linea con le priorità aziendali. DASF mappa i controlli dell'AI del suo framework di gestione dei rischi su 10 standard e framework di settore e adotta un approccio olistico alla consapevolezza e alla mitigazione, consentendo ai team di sviluppo di dati e AI di collaborare con i team di sicurezza durante l'intero ciclo di vita dell'AI e del machine learning.

Comprensione dei requisiti di conformità e sicurezza dell'IA

L'implementazione dell'IA aggiunge anche una dimensione normativa cruciale alla gestione del rischio, sottolineando la necessità di una supervisione attenta e di una governance dell'IA responsabile. A seconda dei settori industriali e dell'ubicazione, le organizzazioni devono garantire la conformità normativa a una moltitudine di normative, tra cui l'EU AI Act e altri rischi emergenti derivanti da nuove legislazioni.

La legge sull'IA dell'UE rappresenta un quadro normativo di riferimento che classifica i sistemi di IA in base ai livelli di rischio e impone requisiti specifici per le applicazioni di IA ad alto rischio. Le organizzazioni che implementano sistemi di IA in Europa devono comprendere questi requisiti e implementare framework di gestione del rischio appropriati per garantire la conformità normativa. Normative simili stanno emergendo a livello globale, creando un panorama complesso per la governance dell'AI.

Le principali questioni di conformità per i sistemi di IA riguardano la qualità e l'affidabilità dei dati, la sicurezza dell'IA, la resilienza, la responsabilità e la trasparenza, la privacy dei dati, l'equità e il bias nei modelli di IA. Le organizzazioni devono affrontare questi requisiti di conformità attraverso pratiche complete di gestione dei rischi legati all'IA che coprano l'intero ciclo di vita dell'IA.

I framework di governance dell'IA dovrebbero comprendere policy, procedure e controlli che garantiscano uno sviluppo e un'implementazione responsabili dell'IA. Ciò include la creazione di strutture di responsabilità chiare, la definizione dei livelli di tolleranza al rischio, l'implementazione di processi di identificazione dei rischi e il monitoraggio continuo delle prestazioni dei sistemi di IA. Una gestione efficace dei rischi dell'IA richiede la collaborazione tra data scientist, ingegneri, team di sicurezza e stakeholder aziendali per bilanciare l'innovazione con la gestione dei rischi.

Si inizia con la governance dei dati, che si traduce in una migliore conformità normativa a requisiti come HIPAA, FedRAMP, GDPR o CCPA. La governance dei dati è fondamentale per garantire la qualità dei dati, la loro coerenza, la conformità normativa e le policy organizzative interne, così come l'integrità dei dati, la sicurezza dell'IA, la privacy dei dati, l'auditing e la gestione del rischio. Una corretta governance dei dati aiuta a prevenire problemi con dati di addestramento distorti e garantisce che i dati di input soddisfino gli standard di qualità.

Per la conformità normativa, le organizzazioni hanno bisogno di visibilità per garantire la reperibilità e la capacità di catalogare i dati provenienti da varie fonti utilizzati nei modelli di base a duplice uso. Ciò include il tracciamento delle sorgenti di dati storiche, il monitoraggio delle pratiche di raccolta dei dati e la protezione dei dati sensibili e dei dati personali sensibili durante l'intero processo di sviluppo del sistema di AI. Con sede presso il NIST, il neo-costituito U.S. AI Safety Institute (USAISI) creerà linee guida per i meccanismi di valutazione del rischio dell'AI e svilupperà una guida tecnica che le autorità di regolamentazione utilizzeranno su questioni come la definizione di soglie per la categorizzazione di modelli potenti, l'autenticazione dei contenuti, l'applicazione di watermark ai contenuti generati dall'AI, l'identificazione e la mitigazione della discriminazione algoritmica, la garanzia della trasparenza e l'abilitazione dell'adozione di un'AI che preservi la privacy.

Le organizzazioni leader nell'uso dell'AI utilizzano strumenti di AI per affrontare i rischi nelle comuni sfide delle attività operative e problemi sistematici come la gestione delle modifiche alla conformità normativa, la riduzione dei falsi positivi, la prevenzione delle frodi e dell'antiriciclaggio (AML) e la gestione dell'errore umano. Automatizzano il monitoraggio dei loro sistemi di IA per garantire dati di addestramento di alta qualità e modelli di machine learning equi e imparziali attraverso il monitoraggio continuo delle prestazioni del sistema di IA.

L'IA può occuparsi della gestione dei rischi?

Sì, le tecnologie di IA possono migliorare in modo significativo le capacità di gestione del rischio delle organizzazioni. Le applicazioni di IA possono supportare la gestione del rischio identificando i rischi potenziali, effettuando valutazioni periodiche del rischio e sviluppando strategie di mitigazione del rischio che si adattano ai mutevoli scenari di minaccia. Gli algoritmi di machine learning possono rilevare pattern e anomalie che potrebbero sfuggire agli esseri umani, rendendo più efficace la gestione del rischio dell'IA tramite il monitoraggio continuo e i processi automatizzati di valutazione del rischio.

Gli strumenti di AI eccellono nell'elaborare enormi quantità di dati storici per identificare i rischi potenziali prima che si concretizzino. Attraverso l'analisi predittiva e il riconoscimento di pattern, i sistemi di IA possono segnalare vulnerabilità di sicurezza, rilevare minacce informatiche e avvisare i team di sicurezza sui rischi emergenti in tempo reale. Questo approccio proattivo alla gestione del rischio consente alle organizzazioni di mitigare i rischi prima che abbiano un impatto sulle attività operative o compromettano informazioni sensibili.

Tuttavia, fare affidamento sull'IA per la gestione dei rischi introduce anche nuovi rischi legati all'IA che devono essere affrontati attraverso framework completi di gestione dei rischi dell'IA. Le organizzazioni devono garantire che gli strumenti di IA utilizzati per la gestione dei rischi siano a loro volta sicuri, imparziali e operino all'interno di quadri di governance appropriati. Ciò richiede pratiche di gestione dei rischi che comprendano sia i rischi tradizionali sia i rischi specifici associati ai sistemi di IA stessi.

Implementazione di pratiche efficaci di gestione dei rischi dell'AI

Le pratiche di gestione dei rischi richiedono una comprensione dei componenti di un sistema di IA e dei rischi generici dell'IA, nonché dei rischi associati all'IA pertinenti a casi d'uso specifici. Una gestione efficace dei rischi dell'IA dipende dall'implementazione di processi completi di gestione dei rischi che coprano tutte le fasi dello sviluppo e della distribuzione dell'IA. Il DASF propone sette passaggi per semplificare questo processo:

1. È necessario avere un modello mentale di un sistema di IA e dei componenti che devono collaborare durante lo sviluppo e l'implementazione dei sistemi di IA. Comprendere l'architettura dei sistemi di IA aiuta a identificare i rischi potenziali nei diversi componenti.
2. Comprendere le persone e i processi coinvolti nella creazione e nella gestione dei sistemi di IA e definire i loro ruoli, inclusi data scientist, ingegneri e team di sicurezza. Una chiara definizione dei ruoli supporta un'efficace gestione dei rischi dell'IA, stabilendo la responsabilità per le iniziative di gestione dei rischi.
3. Comprendere cosa comporta un'IA responsabile e tutti i probabili rischi dell'IA, e catalogare tali rischi legati all'IA tra i componenti dell'IA per una gestione efficace dei rischi dell'IA. Ciò include la documentazione dei rischi potenziali relativi alla sicurezza dell'IA, alla qualità dei dati, al bias e alle implicazioni etiche.
4. Comprendere i vari modelli di deployment dell'AI e le relative implicazioni di rischio per ciascuno di essi lungo tutto il ciclo di vita dell'AI. Diversi scenari di deployment introducono rischi per la sicurezza diversi e richiedono strategie di mitigazione del rischio personalizzate.
5. Comprendi le minacce uniche per i tuoi casi d'uso dell'IA e mappa i rischi associati a tali minacce, considerando i potenziali rischi derivanti da minacce alla sicurezza dell'IA, minacce informatiche e vulnerabilità di sicurezza.
6. Comprendere i rischi unici legati all'IA che si applicano al tuo caso d'uso e filtrare i rischi associati all'IA in base ai tuoi casi d'uso e alla tua tolleranza al rischio. Le organizzazioni devono bilanciare i requisiti di gestione del rischio con gli obiettivi aziendali.
7. Identificare e implementare i controlli da applicare in base al caso d'uso e al modello di distribuzione, mappando ogni rischio ai componenti e ai controlli dell'IA attraverso approcci pratici di gestione dei rischi. Ciò include lo sviluppo di strategie di mitigazione del rischio specifiche per le proprie applicazioni di IA.

Con i giusti controlli, gli strumenti basati sull'IA possono aiutare le organizzazioni a rilevare e mitigare i rischi più rapidamente rispetto alle misure di sicurezza tradizionali. Con l'addestramento avversariale, gli algoritmi di machine learning possono rilevare pattern e anomalie per il rilevamento attivo delle minacce e fornire monitoraggio continuo, risposta automatizzata agli incidenti, analisi comportamentale e previsione delle minacce come parte di processi completi di gestione del rischio.

Cos'è la regola del 30% nell'AI?

La regola del 30% nella gestione dei rischi dell'IA si riferisce al principio secondo cui le organizzazioni dovrebbero dedicare circa il 30% dei loro sforzi di gestione dei rischi dell'IA al monitoraggio e alla valutazione continui dei sistemi di IA dopo l'implementazione. Questo garantisce che le prestazioni del sistema di IA rimangano in linea con i risultati previsti e aiuta a identificare i potenziali rischi che emergono durante l'uso in produzione.

Un'efficace gestione dei rischi dell'IA richiede una valutazione continua del rischio piuttosto che una valutazione una tantum durante lo sviluppo dell'IA. La regola del 30% sottolinea che le pratiche di gestione dei rischi dell'IA devono estendersi oltre le fasi iniziali di sviluppo e implementazione del sistema di IA. Le organizzazioni dovrebbero allocare risorse significative per condurre valutazioni periodiche del rischio, il monitoraggio dei modelli di AI per il drift, rilevare i rischi emergenti e aggiornare le strategie di mitigazione del rischio man mano che le tecnologie di AI e i panorami delle minacce si evolvono.

Questo approccio continuo alla gestione dei rischi dell'IA aiuta le organizzazioni a rilevare minacce alla sicurezza, guasti di sistema e conseguenze impreviste prima che si trasformino in incidenti gravi. Dedicando risorse agli sforzi continui di gestione del rischio, le organizzazioni possono mantenere l'integrità dei dati, garantire la sicurezza dell'IA e affrontare i rischi in modo proattivo anziché reattivo. La regola del 30% supporta le pratiche di IA responsabile garantendo che i sistemi di IA ricevano una supervisione costante durante tutto il loro ciclo di vita operativo.

Non si può avere l'IA senza dati di alta qualità e non si possono avere dati di alta qualità senza la governance dei dati e la supervisione. Una governance e una supervisione efficaci garantiscono:

• Facile reperibilità e collaborazione fluida attraverso l'unificazione degli asset di dati e IA e la capacità di catalogare le fonti di raccolta dei dati da vari sistemi.
• Proteggi gli asset di dati con un approccio centralizzato per applicare controlli di accesso granulari, audit e policy di governance per proteggere dati e informazioni sensibili.
• Dati di addestramento di alta qualità e modelli di machine learning equi e imparziali con monitoraggio basato sull'AI che identifica proattivamente gli errori, conduce analisi delle cause principali e mantiene gli standard di qualità sia delle pipeline di dati che di AI attraverso controlli di integrità dei dati.

Affrontare i rischi e le minacce alla sicurezza dell'IA generativa

A differenza della sicurezza IT tradizionale, l'IA introduce nuove vulnerabilità che riguardano dati, modelli, infrastruttura e governance. Nel DASF, abbiamo identificato 62 rischi distinti legati all'IA nei 12 componenti di un sistema di IA. In linea generale, questi rischi potenziali includono:

Rischi delle attività operative sui dati, come controlli di accesso insufficienti, mancata classificazione dei dati, scarsa qualità dei dati, assenza di log di accesso ai dati e avvelenamento dei dati che influiscono sulla qualità dei dati di addestramento.

Rischi legati alle attività operative dei modelli, come experiment non tracciati e non riproducibili, drift del modello, iperparametri rubati, librerie dannose e avvelenamento dei dati di valutazione che influisce sui modelli di AI.

Rischi legati al deployment e al serving dei modelli, come prompt injection, inversione del modello, denial of service (DoS), allucinazioni degli LLM e attacchi black-box durante il deployment dell'IA.

Rischi delle attività operative e della piattaforma, come la mancanza di gestione delle vulnerabilità, penetration testing e bug bounty, accesso privilegiato non autorizzato, un ciclo di vita dello sviluppo del software (SDLC) scadente e problemi di conformità normativa.

Le implicazioni di questi rischi dell'IA comprendono una serie di conseguenze indesiderate e costose:

• Violazioni della sicurezza e della privacy, poiché i dati inviati a un LLM esterno potrebbero essere divulgati o riassunti, creando minacce alla sicurezza dell'IA
• Invio involontario da parte degli utenti di dati sensibili e dati personali sensibili a sistemi di IA esterni
• Perdita di dati, violazione della riservatezza dei dati, furto di modelli e rischi per la sicurezza
• La non conformità alle normative esistenti e in evoluzione come l'AI Act dell'UE e altri requisiti di conformità normativa
• Sistemi di IA rivolti ai clienti che inviano dati relativi a un'organizzazione diversa, creando risultati iniqui

Anche la gestione della disinformazione e del bias diventa fondamentale con i modelli di IA generativa e i modelli di machine learning. Il monitoraggio basato sull'IA può identificare proattivamente gli errori, condurre analisi delle cause principali e sostenere gli standard di qualità sia dei dati che delle pipeline di IA. Gli strumenti di AI possono anche aiutare nella previsione dei rischi, combinando l'AI e l'analisi predittiva per fornire approfondimenti in tempo reale e raccomandazioni attuabili per il processo decisionale aziendale, supportando un'efficace gestione dei rischi legati all'AI.

Risorse e strumenti per l'implementazione della gestione dei rischi dell'IA

Per rafforzare la gestione dei rischi dell'IA, i team dovrebbero implementare queste misure insieme alle policy aziendali esistenti e garantire una supervisione adeguata per creare sistemi di IA sicuri, resilienti e allineati con gli obiettivi aziendali, mitigando al contempo le minacce in evoluzione in un mondo sempre più guidato dall'IA. Queste strategie di gestione del rischio sono essenziali per lo sviluppo responsabile dell'IA e per il deployment sicuro dei sistemi di IA:

• Autenticare e autorizzare l'accesso ai tuoi dati per proteggere le informazioni sensibili, i dati sensibili e i dati di input da accessi non autorizzati e minacce alla sicurezza.
• Automatizzare e controllare la qualità dei dati prima di fornirli per l'addestramento del modello per garantire la qualità dei dati, evitare dati di addestramento distorti e mantenere l'integrità dei dati durante tutto lo sviluppo dell'IA.
• Governare, versionare ed etichettare i tuoi dati, monitorandone al contempo la derivazione per mantenere l'integrità dei dati, garantirne la qualità e supportare i requisiti di conformità normativa.
• Applicare flussi di lavoro di approvazione per evitare che i modelli di IA vengano addestrati su sorgenti di dati non previste, riducendo i rischi associati ai processi di addestramento dell'IA e garantendo uno sviluppo responsabile dell'IA.
• Tracciare artefatti dei modelli, set di dati, versioni e stakeholder per garantire fiducia, spiegabilità e responsabilità nello sviluppo di sistemi di IA, supportando le pratiche di governance dell'IA e di gestione dei rischi.
• Automatizzare l'analisi della perdita (loss) dei test dopo l'addestramento (o il riaddestramento) valutando il comportamento del modello su input di test specifici per identificare rischi potenziali, rilevare anomalie e garantire che le prestazioni del sistema di IA soddisfino le aspettative.
• Crittografa, autentica e autorizza modelli e Endpoint AI, con registrazione, verifica e monitoraggio degli accessi per la sicurezza AI, proteggendo i sistemi di intelligenza artificiale dalle minacce informatiche e dalle vulnerabilità di sicurezza.
• Separare gli LLM e altri modelli di IA dai sistemi interni ed esterni per mitigare i rischi derivanti da vulnerabilità di sicurezza, contenere i rischi potenziali e impedire che i malfunzionamenti del sistema si propaghino a cascata.
• Implementa MLOps con HITL applicando autorizzazioni, versioni, tag, proprietà e approvazioni per i modelli di IA di produzione nell'implementazione di sistemi di IA, garantendo pratiche di IA responsabile durante l'intero ciclo di vita dell'IA.
• Ospita i modelli di AI dietro un gateway per limitare la frequenza del filtraggio di sicurezza, il rilevamento di informazioni di identificazione personale (PII), la moderazione degli argomenti e il filtraggio delle parole chiave, affrontando le minacce alla sicurezza dell'AI e proteggendo i dati personali sensibili.
• Verificare e monitorare l'accesso ai dati e ai modelli di IA in ogni fase del ciclo di vita dell'IA attraverso il monitoraggio continuo, effettuando valutazioni periodiche del rischio e implementando processi completi di gestione del rischio.

L'implementazione di questi controlli pratici di gestione del rischio richiede la collaborazione tra data scientist, ingegneri, team di sicurezza e personale addetto alla governance. Le organizzazioni dovrebbero stabilire framework di gestione del rischio chiari che definiscano responsabilità, procedure di escalation e protocolli di risposta per i diversi tipi di rischi legati all'IA. Questi framework dovrebbero essere in linea con la più ampia tolleranza al rischio dell'organizzazione e supportare sia gli obiettivi di innovazione che quelli di gestione del rischio.

La Data Sharing sicura e la collaborazione consentono ai leader aziendali di ottenere informazioni dettagliate accurate, tempestive e pertinenti per il processo decisionale strategico. La Databricks Data Intelligence Platform fornisce un unico punto di accesso per consolidare ed eseguire query sui dati in modo sicuro da più origini, al fine di estrarre rapidamente informazioni dettagliate da dati strutturati e non strutturati tramite applicazioni di AI, mantenendo al contempo la sicurezza dell'AI e la privacy dei dati.

Implementando una solida governance dell'AI, le istituzioni finanziarie creano una base di fiducia nei loro dati storici, consentendo ai sistemi di AI di analizzare in modo rapido e accurato i set di dati ampi e complessi dei modelli di AI. Sistemi di AI affidabili richiedono sforzi completi di gestione del rischio in tutta l'organizzazione, dalla raccolta iniziale dei dati fino allo sviluppo, all'implementazione dell'AI e alle attività operative correnti.

Bilanciare innovazione e rischio nell'intelligenza artificiale

La governance responsabile dell'IA richiede che l'organizzazione si assuma la responsabilità e il controllo dei propri dati e modelli di IA con un monitoraggio continuo completo, controlli sulla privacy e una governance dell'IA durante l'intero processo di sviluppo e distribuzione dell'IA. La responsabilità di bilanciare innovazione e sicurezza dell'IA, allineandosi al contempo con le priorità aziendali, non può più essere attribuita esclusivamente al CIO. Deve esserci una comprensione comune tra i team aziendali, di dati, sicurezza, privacy e governance per sbloccare il pieno potenziale dell'IA attraverso pratiche di IA responsabile.

I sistemi di intelligenza artificiale devono essere sviluppati secondo principi di sviluppo responsabile dell'IA che diano priorità a trasparenza, equità e responsabilità. Le organizzazioni che implementano pratiche di gestione dei rischi legati all'IA dovrebbero concentrarsi sulla conduzione di valutazioni periodiche dei rischi, sull'implementazione di strategie di mitigazione dei rischi e sul mantenimento di sistemi di IA affidabili che forniscano valore aziendale gestendo al contempo i rischi in modo efficace.

Databricks sta collaborando con il NIST nell'ambito dell'Artificial Intelligence Safety Institute Consortium per creare una nuova scienza della misurazione che consentirà l'identificazione di misurazioni e metodologie comprovate, scalabili e interoperabili per promuovere lo sviluppo di sistemi di AI affidabili e il loro uso responsabile. Questa collaborazione supporta i più ampi framework di gestione del rischio dell'IA e i principi del framework di gestione AI RMF.

I rischi emergenti avranno un impatto sullo sviluppo e sull'uso sia dei modelli di IA autonomi sia dei sistemi di IA agentivi che Databricks vede sempre più utilizzati dai propri clienti per creare applicazioni di IA con Agenti specifici per dominio. L'errore umano costa miliardi alle aziende regolamentate e tali perdite possono essere ricondotte a problemi con i dati e al volume di dati storici che deve essere tracciato. L'AI può assistere nelle attività di gestione dei rischi e di conformità normativa individuando anomalie, tendenze e modelli che gli esseri umani potrebbero non cogliere e generando avvisi basati su un insieme di regole.

Usa il Databricks AI Security Framework per ottenere indicazioni essenziali per lo sviluppo e il deployment sicuri di sistemi di IA e per la manutenzione di modelli di IA su larga scala tramite framework completi di gestione del rischio dell'IA. Il framework aiuta le organizzazioni a garantire che i loro modelli di IA rimangano sicuri e continuino a fornire valore di business, affrontando al contempo i rischi legati all'IA e implementando una gestione pratica del rischio in tutte le tecnologie di IA. Questo approccio completo alla gestione dei rischi dell'AI aiuta le organizzazioni a bilanciare l'innovazione con la mitigazione delle minacce alla sicurezza e la conformità normativa.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale