Pe măsură ce organizațiile adoptă din ce în ce mai mult soluții de inteligență artificială pentru a stimula eficiența și inovarea, problemele legate de securitatea și confidențialitatea datelor au devenit o prioritate absolută. După cum se subliniază în rezumatul cărții albe a Stanford privind confidențialitatea și protecția datelor în era inteligenței artificiale (2023), "datele reprezintă fundamentul tuturor sistemelor de inteligență artificială" și "dezvoltarea inteligenței artificiale va continua să sporească foamea dezvoltatorilor pentru date de formare, alimentând o cursă și mai mare pentru achiziționarea de date decât am văzut în ultimele decenii". În timp ce IA oferă oportunități enorme, aceasta introduce, de asemenea, provocări unice care necesită o reconsiderare fundamentală a abordărilor noastre privind protecția datelor. Acest articol examinează principalele aspecte legate de securitate și confidențialitate pentru organizațiile care implementează sisteme de inteligență artificială și oferă orientări practice pentru protejarea datelor sensibile pe tot parcursul ciclului de viață al inteligenței artificiale.
După cum se subliniază în capitolul 2 din cartea albă Stanford, intitulat "Data Protection and Privacy: Key Concepts and Regulatory Landscape", gestionarea datelor în era inteligenței artificiale necesită o abordare care ia în considerare dimensiuni interconectate care depășesc simpla securitate tehnică. Conform rezumatului, există trei sugestii-cheie pentru a atenua riscurile la adresa confidențialității datelor generate de dezvoltarea și adoptarea inteligenței artificiale:
Aceste dimensiuni necesită abordări specifice care depășesc practicile tradiționale de securitate IT.
După cum se afirmă în mod explicit în cartea albă de la Stanford, "colectarea de date în mare măsură nerestricționată prezintă riscuri unice pentru viața privată care depășesc nivelul individual - acestea se agregă pentru a provoca prejudicii societale care nu pot fi abordate doar prin exercitarea drepturilor individuale privind datele". Aceasta este una dintre cele mai importante observații ale rezumatului și necesită o regândire fundamentală a strategiilor noastre de protecție a datelor.
Citez direct din prima sugestie a rezumatului Stanford:
Recomandare privind punerea în aplicare: Implementați un sistem de clasificare a datelor care etichetează automat elementele sensibile și aplică controale adecvate în funcție de nivelul de sensibilitate, cu setări predefinite de necolectare.
.png)
Conform celei de-a doua sugestii din rezumatul Stanford, transparența și responsabilitatea de-a lungul întregului lanț de date sunt fundamentale pentru orice sistem de reglementare care abordează confidențialitatea datelor.
Cartea albă afirmă în mod clar că este necesar "să ne concentrăm asupra lanțului de aprovizionare cu date AI pentru a îmbunătăți confidențialitatea și protecția datelor. Asigurarea transparenței și a responsabilității setului de date pe tot parcursul ciclului de viață trebuie să fie un obiectiv al oricărui sistem de reglementare care abordează confidențialitatea datelor". Acest lucru presupune:
Recomandare pentru implementare: Implementați un sistem de proveniență a datelor care să documenteze întregul ciclu de viață al datelor utilizate în formarea și funcționarea sistemelor de inteligență artificială.
A treia sugestie din rezumatul Stanford afirmă că este necesară "schimbarea abordării privind crearea și gestionarea datelor cu caracter personal". După cum se menționează în document, "factorii de decizie politică ar trebui să sprijine dezvoltarea de noi mecanisme de guvernanță și infrastructuri tehnice (de exemplu, brokeri de date și infrastructuri de autorizare a datelor) pentru a sprijini și automatiza exercitarea drepturilor și preferințelor individuale privind datele".
Recomandare privind punerea în aplicare: Adoptați sau contribuiți la elaborarea de standarde deschise pentru autorizarea datelor care să permită interoperabilitatea între diferite sisteme și servicii.
Modelele AI în sine necesită protecții specifice:
Recomandare privind punerea în aplicare: Stabilirea unor "porți de securitate" în procesul de dezvoltare care necesită validarea securității și a confidențialității înainte ca modelele să intre în producție.
Sistemele AI se confruntă cu vectori de atac unici:
Recomandare pentru implementare: Implementați tehnici de instruire a adversarilor care expun modelele în mod specific la potențiali vectori de atac în timpul dezvoltării.
Cerințele privind confidențialitatea și securitatea variază semnificativ de la un sector la altul:
Implementarea unei abordări cuprinzătoare a confidențialității și securității datelor în IA necesită:
.png)
O instituție financiară globală a implementat un sistem de detectare a fraudelor bazat pe inteligență artificială cu o abordare pe mai multe niveluri:
După cum se afirmă în mod clar în rezumatul cărții albe de la Stanford, "deși legislația existentă și propusă privind protecția vieții private, bazată pe practicile corecte în materie de informații (FIP) acceptate la nivel mondial, reglementează implicit dezvoltarea inteligenței artificiale, aceasta este insuficientă pentru a aborda cursa pentru obținerea de date și prejudiciile individuale și sistemice care rezultă în materie de protecție a vieții private". În plus, "chiar și legislația care conține dispoziții explicite privind luarea de decizii algoritmice și alte forme de IA nu prevede măsurile de guvernanță a datelor necesare pentru a reglementa în mod semnificativ datele utilizate în sistemele de IA".
În era inteligenței artificiale, protecția datelor și a vieții private nu mai pot fi considerate secundare. Organizațiile trebuie să urmeze cele trei recomandări-cheie din cartea albă:
Punerea în aplicare a acestor recomandări reprezintă o transformare fundamentală a modului în care concepem și gestionăm datele în ecosistemul IA. După cum demonstrează analiza din cartea albă de la Stanford, practicile actuale de colectare și utilizare a datelor sunt nesustenabile și riscă să submineze încrederea publicului în sistemele de inteligență artificială, creând în același timp vulnerabilități sistemice care depășesc cu mult indivizii.
Peisajul de reglementare se schimbă deja ca răspuns la aceste provocări, după cum reiese din discuțiile internaționale tot mai numeroase privind necesitatea de a reglementa nu numai rezultatele IA, ci și procesele de captare a datelor care alimentează aceste sisteme. Cu toate acestea, simpla conformitate cu reglementările nu este suficientă.
Organizațiile care adoptă o abordare etică și transparentă a gestionării datelor vor fi mai bine poziționate în acest nou mediu, obținând un avantaj competitiv prin încrederea utilizatorilor și o mai mare reziliență operațională. Provocarea constă în echilibrarea inovației tehnologice cu responsabilitatea socială, recunoscând că adevărata durabilitate a IA depinde de capacitatea acesteia de a respecta și proteja drepturile fundamentale ale persoanelor pe care le deservește.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
