Sztuczna inteligencja (AI) i technologie generatywnej AI zapoczątkowały nową erę możliwości, redefiniując sposób działania oprogramowania. Te postępy oferują bezprecedensowe możliwości zwiększenia produktywności, innowacyjnego rozwiązywania problemów i generowania ogromnych ilości istotnych informacji na dużą skalę. Jednak wraz ze wzrostem popularności generatywnej AI rosną również obawy dotyczące prywatności danych i kwestii etycznych.

W dynamicznym krajobrazie AI zgodność z ewoluującymi przepisami i ochrona prywatności danych to najważniejsze wyzwanie. AI, choć zdolna do zwiększania ludzkich możliwości, nie powinna zastępować ludzkiego nadzoru, szczególnie w świecie, w którym przepisy dotyczące AI wciąż ewoluują na skalę globalną.

Jednym z nieodłącznych ryzyk niekontrolowanej generatywnej AI jest przypadkowe ujawnienie zastrzeżonych informacji. Firmy, które wprowadzają poufne zastrzeżone dane do publicznych modeli AI, ryzykują ujawnieniem swoich cennych aktywów. Aby złagodzić to ryzyko, niektóre firmy decydują się na lokalizację modeli AI w swoich systemach i trenowanie ich przy użyciu zastrzeżonych danych. Jednak takie podejście wymaga dobrze zorganizowanej infrastruktury danych w celu uzyskania optymalnych wyników.

Ochrona własności intelektualnej i obawy dotyczące praw autorskich

Firmy wykorzystujące treści generowane przez AI mogą nieumyślnie naruszać prawa własności intelektualnej osób trzecich. Może to prowadzić do sporów prawnych i potencjalnych konsekwencji. Aby rozwiązać ten problem, niektóre firmy, takie jak Adobe z Adobe Firefly, oferują odszkodowanie za treści generowane przez ich duże modele językowe (LLM). Niemniej jednak wyzwania związane z prawami autorskimi będą wymagały ostrożnego rozwiązania, ponieważ systemy AI nadal „ponownie wykorzystują” własność intelektualną osób trzecich.

Bezpieczeństwo danych osobowych

Systemy AI muszą obchodzić się z danymi osobowymi, szczególnie wrażliwymi lub danymi osobowymi specjalnej kategorii, z najwyższą starannością. Coraz większa integracja danych marketingowych i klientów z LLM budzi obawy o przypadkowe wycieki danych, potencjalnie skutkujące naruszeniami prywatności danych.

Naruszenia umowy

Korzystanie z danych klientów w aplikacjach AI może czasami naruszać umowy umowne, co prowadzi do konsekwencji prawnych. Ponieważ firmy przyjmują AI, muszą ostrożnie poruszać się po tym złożonym terenie, upewniając się, że przestrzegają zobowiązań umownych.

Przejrzystość i ujawnianie informacji klientom

Obecne i potencjalne przyszłe przepisy często koncentrują się na przejrzystości i właściwym ujawnianiu technologii AI. Na przykład, gdy klient wchodzi w interakcję z chatbotem na stronie pomocy technicznej, firma musi wskazać, czy interakcją zajmuje się AI, czy człowiek. Zgodność z takimi przepisami ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania i przestrzegania standardów etycznych.

Szybka ewolucja AI wyprzedziła rozwój ram prawnych. Firmy nie mogą pozwolić sobie na czekanie na absolutną jasność w krajobrazie prawnym, gdy konkurenci idą naprzód. Zamiast tego muszą wdrożyć sprawdzone strategie redukcji ryzyka oparte na obecnych przepisach i precedensach prawnych, aby zminimalizować potencjalne problemy.

Wyzwania prawne i giganci AI

Ostatnie pozwy przeciwko gigantom AI podkreślają znaczenie odpowiedzialnego przetwarzania danych. Te pozwy, w tym sprawy zbiorowe dotyczące naruszenia praw autorskich, ochrony konsumentów i naruszenia ochrony danych, podkreślają potrzebę rygorystycznego zarządzania danymi i przejrzystości. Wskazują również na potencjalne wymogi dotyczące ujawniania źródeł danych szkoleniowych AI.

Konsekwencje dla przedsiębiorstw

Firmy, nie tylko twórcy AI, tacy jak OpenAI, stają w obliczu poważnych ryzyk, gdy w dużym stopniu polegają na modelach AI. Nielegalne szkolenie modeli AI może zanieczyścić całe produkty, co pokazał przypadek aplikacji Every. Kiedy Federalna Komisja Handlu (FTC) oskarżyła Every o oszukiwanie konsumentów w zakresie korzystania z technologii rozpoznawania twarzy i przechowywania danych, spółka macierzysta Everalbum musiała usunąć nieprawidłowo zebrane dane i modele AI, co doprowadziło do jej zamknięcia w 2020 r.

Przepisy globalne i ustawa UE o sztucznej inteligencji

Stany takie jak Nowy Jork wprowadzają prawa i propozycje mające na celu uregulowanie wykorzystania AI w obszarach rekrutacji i ujawniania chatbotów. Oczekuje się, że ustawa UE o AI, która jest obecnie w trakcie negocjacji Trilogu, zostanie wkrótce przyjęta. Wymagałaby ona od firm przejrzystego ujawniania treści generowanych przez AI, zapewnienia legalności treści, publikowania podsumowań danych chronionych prawem autorskim wykorzystywanych do szkoleń i ustanowienia dodatkowych wymogów dla przypadków użycia wysokiego ryzyka.

Najlepsze praktyki łagodzenia ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją

Pomimo zmieniającego się krajobrazu prawnego, prezesi są pod presją, aby przyjąć generatywne narzędzia AI w celu zwiększenia produktywności. Firmy mogą wykorzystywać istniejące przepisy i ramy jako wskazówki do ustanowienia najlepszych praktyk i przygotowania się na przyszłe regulacje. Istniejące przepisy dotyczące ochrony danych zawierają przepisy mające zastosowanie do systemów AI, w tym wymogi dotyczące przejrzystości, powiadamiania i ochrony praw do prywatności. Wdrażanie najlepszych praktyk obejmuje:

Przejrzystość i dokumentacja: jasno komunikuj wykorzystanie sztucznej inteligencji, dokumentuj logikę sztucznej inteligencji, zamierzone zastosowania i potencjalny wpływ na podmioty danych.

Lokalizacja modeli AI: wewnętrzna lokalizacja i szkolenie z wykorzystaniem zastrzeżonych danych może ograniczyć ryzyko związane z bezpieczeństwem danych i zwiększyć produktywność, zapewniając, że modele są trenowane na istotnych, specyficznych dla organizacji informacjach.

Zacznij od małych kroków i eksperymentuj: wykorzystaj wewnętrzne modele sztucznej inteligencji do przeprowadzenia eksperymentów, zanim przejdziesz do przetwarzania rzeczywistych danych biznesowych w bezpiecznych środowiskach chmurowych lub lokalnych.

Odkrywanie i łączenie: wykorzystaj generatywną sztuczną inteligencję do zdobywania nowych spostrzeżeń i tworzenia nieoczekiwanych połączeń między działami i silosami informacyjnymi.

Zachowanie ludzkiego elementu: Gen AI powinna zwiększać wydajność człowieka, a nie całkowicie ją zastępować. Nadzór ludzki, przegląd krytycznych decyzji i weryfikacja treści tworzonych przez AI są niezbędne do łagodzenia błędów modelu i niedokładności danych.

Zachowanie przejrzystości i rejestrów: Rejestrowanie transakcji danych i szczegółowych rejestrów przetwarzania danych osobowych w celu wykazania właściwego zarządzania i bezpieczeństwa danych, jeśli zajdzie taka potrzeba.

Wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji

Dzięki technologiom AI, takim jak Claude, ChatGPT, BARD i Llama, firmy mają możliwość wykorzystania bogactwa danych gromadzonych przez lata. Podczas gdy zmiany niosą ze sobą ryzyko, prawnicy i specjaliści ds. prywatności muszą przygotować się na tę transformacyjną falę. Solidne zarządzanie danymi, jasne praktyki dotyczące powiadomień i szczegółowa dokumentacja są niezbędne do poruszania się po zmieniającym się krajobrazie prawnym i wykorzystania ogromnego potencjału AI przy jednoczesnym zabezpieczeniu prywatności i zgodności.