С распространением искусственного интеллекта (ИИ) в различных отраслях вопрос ответственного внедрения ИИ стал основным. Деловой и государственный секторы сталкиваются с этическими проблемами, соблюдением нормативных требований и превентивной оценкой рисков, чтобы гарантировать, что ИИ используется прозрачным и этичным образом.

Навигация по ответственному внедрению ИИ

Ответственный ИИ может иметь разное значение для бизнеса в зависимости от отрасли, в которой они работают, и того, как они используют ИИ. Таким образом, важно определить, что это значит для бизнеса или организации. Это означает оценку рисков, соблюдение правил и принятие решения о том, является ли организация поставщиком ИИ, клиентом или и тем, и другим. Например, ответственный ИИ для организации здравоохранения, вероятно, будет означать конфиденциальность данных и соответствие требованиям HIPAA.

После того, как определение будет сформулировано, организации должны сформулировать принципы, которые будут определять разработку и использование ИИ. Прозрачность — главный фактор, включающий публичное распространение ваших принципов ИИ. Признание трудностей, с которыми вам придется столкнуться при работе над системами искусственного интеллекта, — это первый шаг к их решению. Благодаря этому сотрудники смогут понять принципы и ответственно использовать ИИ.

Стратегии повышения цифровой безопасности

В свете постоянно меняющихся угроз, исходящих от искусственного интеллекта, организациям приходится разрабатывать упреждающие стратегии для повышения цифровой безопасности. Изменяющаяся природа угроз, исходящих от ИИ, затрудняет их защиту. Кроме того, необходимо знать, что, хотя ИИ можно применить на благо предприятия, другие попытаются использовать его не по назначению. Команды безопасности, ИТ и управления, а также вся организация должны быть готовы к последствиям злоупотреблений ИИ.

Одним из успешных методов защиты от угроз, связанных с искусственным интеллектом, является постоянное повышение квалификации и обучение сотрудников, чтобы они могли знать и сообщать о новых угрозах безопасности. Например, тесты моделирования фишинга могут быть скорректированы в случае, если фишинговые электронные письма, генерируемые ИИ, являются сложными, чтобы сотрудники могли быть более бдительными. Кроме того, механизмы обнаружения на основе искусственного интеллекта способствуют обнаружению выбросов и возможных опасностей, тем самым усиливая меры кибербезопасности.

Прогнозирование и смягчение сбоев, связанных с ИИ

В условиях растущей интеграции ИИ в бизнес-операции компаниям приходится думать о том, как быть готовыми к сбоям, связанным с ИИ, например утечкам данных с их помощью, и избегать их. Инструменты искусственного интеллекта позволяют хакерам создавать очень мощные атаки социальной инженерии. На данный момент полезно начать с создания прочной базы для защиты данных клиентов. Это также означает, что сторонние поставщики моделей искусственного интеллекта не используют данные ваших клиентов, что повышает защиту и контроль.

Более того, ИИ также может быть полезен в антикризисном управлении, чтобы сделать его более надежным. Начнем с кризисов безопасности, например сбоев и сбоев, в которых ИИ может найти причину проблемы гораздо быстрее. ИИ может быстро просмотреть кучу данных, чтобы найти «иголку в стоге сена», указывающую на источник атаки или на службу, которая вышла из строя. Кроме того, он также может предоставить вам соответствующие данные всего за несколько секунд с помощью диалоговых подсказок.