生成式人工智能治理:入门的基本技巧

news2024/11/15 17:58:08

GenAI 以前所未有的速度调解并扰乱了“一切照旧”,同时带来了令人难以置信的力量,但也带来了不可否认的责任。当然,现代企业非常熟悉技术进步。然而,人工智能的到来(和实施)无疑引起了相当大的冲击,因为一些公司仍然试图关注使用、风险和整体道德治理。 

不可否认的是,GenAI 在业务层面推动新产品开发,并能带来无与伦比的增长机会和效益。要使其真正成功(并且可持续),就必须以负责任且合乎道德的方式进行部署。 

尽管企业责任的想法并不新颖,但随着 GenAI 开始在业务运营中扮演更重要的角色,它往往会变得更具挑战性。因此,生成式人工智能治理的需求和重要性日益增长。 

为了帮助组织实施符合道德的 GenAI 治理,同时利用Gen-AI 在监管合规方面的力量,我们整理了一些基本的入门技巧。  

什么是生成式人工智能治理?

首先,让我们看看生成式人工智能治理需要什么。GenAI 治理是指专门设计用于鼓励和确保整个组织负责任地使用 GenAI 技术的一组原则、政策和实践。 

它着眼于定义标准、建立指南和实施控制来指导生成算法的开发和部署。它包括了解生成式人工智能的基础知识以及可以自主生成创意输出的人工智能系统所带来的独特挑战。

谁负责 GenAI 道德治理? 

GenAI 的道德治理涵盖各个实体之间的共同责任。主要参与者包括政府机构、企业、研究人员和个人。

监管机构不仅在制定和实施法律框架以防止偏见、不公平和侵犯隐私方面发挥着关键作用,而且开发 GenAI 模型的公司以及使用这些模型的组织和企业也共同承担责任。 

人工智能道德治理的五个支柱

五个首要支柱概括了人工智能的道德治理。这些支柱为道德人工智能开发和部署提供了基础框架。 

问责制

问责制在人工智能道德治理中发挥着重要作用。人工智能的问责制具体围绕人工智能开发人员、部署人员和用户必须对其系统的结果负责的义务。 

这包括承认人工智能系统造成的任何真实或潜在的伤害,并建立纠正和纠正机制。确保问责制的两种万无一失的方法包括维护全面的审计跟踪以及在明确的法律框架内开展工作,该框架概述了人工智能相关行动的细粒度责任和后果。 

透明度 

透明度和问责制是相辅相成的,缺一不可。关于人工智能道德治理,需要就人工智能系统的工作方式和使用的数据进行清晰、透明的沟通。当然,GenAI 以其轻松自如而闻名。 

尽管如此,其使用的影响对于所有利益相关者来说都需要同样清晰且易于理解,使他们能够就 GenAI 的使用做出决策,同时了解它可能对用户和组织产生的影响。为了实现透明度,人类必须轻松理解人工智能系统并将其置于情境中,并且必须鼓励促进理解和协作的开放标准和平台。 

隐私 

隐私是 GenAI 道德治理的基石,确保个人数据受到保护并遵守用户同意和数据保护法。GenAI 系统利用大量个人数据已不是什么秘密,这就是为什么必须采取严格的数据隐私和保护措施的原因。组织必须清楚地了解人工智能的使用可能如何影响任何监管数据隐私要求及其合规性。 

最终,如果 GenAI 应用程序无法保证数据隐私,企业将发现获得客户信任和保护内部数据极具挑战性。 

安全 

在不断发展的数字环境中,技术安全是人们最关心的问题。将 GenAI 添加到其中,对威胁形势的担忧呈指数级增长。GenAI 的道德治理包括优先考虑安全性以及始终存在的数据泄露或勒索软件攻击的风险。CIO 必须了解这些风险并确定其优先级,以及使用 GenAI 模型可能会如何影响其信息安全标准。 

可解释性

可解释性(也称为“可解释性”)是这样一个概念:机器学习模型及其输出可以以人类可接受的水平“有意义”的方式进行解释。可解释性在 GenAI 的道德和公平使用中发挥着重要作用。GenAI 模型及其使用必须在所有部门和用户之间进行清晰的沟通。如果没有正确(和合乎道德)的使用,GenAI 工具很少会给组织带来任何好处。这在银行或医疗保健等行业中发挥着特别重要的作用,在这些行业中,GenAI 的错误使用很容易包含固有的偏见,从而导致可操作的结果。 

生成式人工智能治理中的道德挑战

他们将生成人工智能称为技术前沿的“狂野西部”是有原因的。尽管人们普遍认识到与 GenAI 有关的道德风险,但在治理方面仍然存在一些运营挑战。一些最常见的挑战和风险包括:

  • 知识产权与数据泄露

  • 安全漏洞

  • 无意中使用受版权保护的数据

在组织中实施生成式人工智能治理

识别并理解 GenAI 应用程序的基础模型

成功的治理应该在任何形式的 GenAI 实施开始之前就开始。为什么?好吧,你无法公平(或准确)地管理你不真正理解的东西。这就是为什么第一步应该是识别和理解 GenAI 应用程序的基础模型。基础模型是构建应用程序的基础模型。每个基础模型都是独特的,并且有其自身的功能和局限性。一些著名的基础模型包括语言模型(如 OpenAI 的 GPT 系列)和视觉模型,它们专门从事图像理解和生成,甚至是针对特定领域(例如医疗保健、金融或法律行业)量身定制的基础模型。

包括关键参与者和利益相关者

要成功实施符合道德的 GenAI 治理,拥有合适的团队成员至关重要。目标不是从头开始,而是让已经在治理框架中发挥重要作用的关键利益相关者参与治理流程。例如,隐私专业人员将提供有关复杂技术用例和监管要求的宝贵专业知识。 

同样重要的是您的信息安全团队,他们将针对如何主动保护您的数据免遭泄露提供独特的见解,同时确保采取正确的访问控制和安全措施来解决 GenAI 基础设施中的任何漏洞。 

评估您的风险状况

说到漏洞,每个组织都有自己独特的威胁和风险状况。因此,在 GenAI 道德治理中,必须彻底了解与用例的特定模型性能相关的风险。这包括识别任何法律、网络安全、环境、信任相关、第三方相关、隐私甚至业务相关风险,然后继续建立和实施适当的风险缓解措施。 

建立生成式人工智能治理框架

您的组织中需要有一个关于 GenAI 使用的清晰且规划好的框架。这应包括合规框架中常见的所有基本原则。包括从政策、指定角色和职责、安全控制和安全意识培训模型等所有内容,确保所有相关文档在必要时可供操作员质疑和验证。

生成式人工智能治理的未来

幸运的是,对于 GenAI 成功的道德治理,企业并非注定要无桨划桨。2024 年,欧盟准备为生成型人工智能的全面监管奠定基础。此外, 《通用数据保护条例》(GDPR)和即将出台的《欧盟人工智能法案》(AIA)这两项重要法规预计将在影响欧洲市场并成为全球治理的基准方面发挥核心作用。

在全球范围内,由于生成式人工智能的采用越来越多,出现了不同的监管反应来密切关注。著名的例子包括美国国家标准与技术研究所 (NIST),它引入了人工智能风险管理框架。

尽管有最好的意图和努力,如果没有专家对您的安全态势、数据和整体信息安全环境的洞察,成功的 GenAI 治理几乎是不可能的。 

最终,您添加到技术堆栈中的每个工具或应用程序都归结为您是否以合乎道德、负责任和安全的方式使用、获取、保护和存储信息和数据。当然,如果没有专门的合规、隐私和安全团队,这可能会具有挑战性。 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1481888.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

性能优化篇(二) 静态合批步骤与所有注意事项\游戏运行时使用代码启动静态合批

静态合批步骤: 1.开启Project Settings —>Player–>Other Setting里勾选Static Batching选项(一般情况下unity都是默认勾选状态) 2.勾选需要合批的静态物体上的Batching Static项,勾选后此物体下的所有子物体都默认参与静态合批(勾选后物体不能进行移动/旋转/缩放操作,…

Zookeeper4:Java客户端、应用场景以及实现、第三方客户端curator工具包

文章目录 Java连接Zookeeper服务端依赖代码使用 应用场景统一命名服务统一配置管理统一集群管理服务器节点动态上下线理解实现模拟服务提供者【客户端代码】-注册服务模拟服务消费者【客户端代码】-获取服务信息进行请求消费 软负载均衡分布式锁理解实现 生产集群安装N台机器合…

事务Transaction简写为tx的原因

版权声明 本文原创作者:谷哥的小弟作者博客地址:http://blog.csdn.net/lfdfhl Transaction简写的由来 数据库事务Transaction通常被简写为tx。让人疑惑的是:这个单词本身没有字母x为何又将其简写成了tx呢? 第一种可能 Transac…

鸿蒙Harmony应用开发—ArkTS声明式开发(通用属性:背景设置)

设置组件的背景样式。 说明: 从API Version 7开始支持。后续版本如有新增内容,则采用上角标单独标记该内容的起始版本。 background10 background(builder: CustomBuilder, options?: { align?: Alignment }) 设置组件背景。 系统能力: …

java 正则表达式介绍

Java正则表达式是一种强大的文本处理工具,它允许你进行模式匹配、搜索和文本操作。正则表达式提供了一种简洁、灵活的方式来处理字符串,可以用于各种应用场景,如数据验证、文本解析、搜索和替换等。 正则表达式的基础知识 正则表达式…

PaddleOCR 高精度文字识别:丰富多样的前沿算法 | 开源日报 No.187

PaddlePaddle/PaddleOCR Stars: 34.1k License: Apache-2.0 PaddleOCR 是一个丰富、领先和实用的 OCR 工具库,旨在帮助开发者训练更好的模型并将其应用到实际场景中。该项目具有以下特点和优势: 支持多种 OCR 相关前沿算法提供产业级特色模型 PP-OCR、…

CentOS系统上安装幻兽帕鲁/Palworld服务端的详细步骤是什么?

CentOS系统上安装幻兽帕鲁/Palworld服务端的详细步骤是什么? 首先,需要确认Docker是否已经安装。如果未安装,则需要进行安装。接下来,运行Docker容器。这一步是为了创建一个可以运行幻兽帕鲁服务端的环境。然后,在容器…

顺序表基础

⽬录 1. 课前准备 2. 顺序表概念及结构 3. 顺序表分类 4. 实现动态顺序表 正⽂开始 课前预备 1. 课程⽬标 C语⾔语法基础到数据结构与算法,前⾯已经掌握并具备了扎实的C语⾔基础,为什么要学习数据结构 课程?⸺通讯录项⽬ 2. 需要…

AGI概念与实现

AGI AGI(Artificial General Intelligence),中文名为“通用人工智能”或“强人工智能”,是指通过机器学习和数据分析等技术,使计算机具有类似于人类的认知和学习能力的技术. 多模态的大模型 (Multimodal…

CSS【详解】居中对齐 (水平居中 vs 垂直居中)

水平居中 内部块级元素的宽度要小于容器(父元素) 方案一&#xff1a;文本居中对齐&#xff08;内联元素&#xff09; 限制条件&#xff1a;仅用于内联元素 display:inline 和 display: inline-block; 给容器添加样式 text-align:center<!DOCTYPE html> <html lang&q…

Linux UnixODBC安装配置

配置 UnixODBC 梦之上关注IP属地: 香港 0.2322020.12.09 13:23:10字数 1,202阅读 5,447 麒麟&达梦适配系列: 1.麒麟服务器上安装 DM8 2.配置 UnixODBC 3.beego-ORM 适配达梦 资源紧张的时候&#xff0c;服务器是大家共用的&#xff0c;上面部署了一堆服务。所以选用doc…

【系统分析师】-系统配置与性能评价

1、性能指标 主频&#xff1a;又称时钟频率&#xff0c;1GHZ表示1秒有1G个时钟周期 1s10^9ns 主频外频 * 倍频 时钟周期 主频的倒数指令周期&#xff1a;取出并执行一条指令的时间 总线周期&#xff1a;一个访存储器或IO操作所用时间平均执行周期数&#xff1a;CPI表示…

电机应用-正点原子直流有刷电机例程笔记

目录 基础驱动实验&#xff1a;调速和换向 初始化工作 电机基础驱动API 电压、电流、温度检测实验 初始化工作 采集工作 编码器测速实验 编码器接口计数原理 初始化工作 编码器测速工作 速度环控制实现 PID相关函数 PID运算 电流环控制实现 PID相关函数 PID运算…

CryoEM - CryoAI: Amortized Inference of Poses 工程源码复现

欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/136384544 Paper: CryoAI: Amortized Inference of Poses for Ab Initio Reconstruction of 3D Molecular Volumes from Real Cryo-EM Images CryoAI: 基于摊…

【python】双十一美妆数据分析可视化 [聚类分析/线性回归/支持向量机](代码+报告)【独一无二】

&#x1f449;博__主&#x1f448;&#xff1a;米码收割机 &#x1f449;技__能&#x1f448;&#xff1a;C/Python语言 &#x1f449;公众号&#x1f448;&#xff1a;测试开发自动化【获取源码商业合作】 &#x1f449;荣__誉&#x1f448;&#xff1a;阿里云博客专家博主、5…

初始Tomcat(Tomcat的基础介绍)

目录 一、Tomcat的基本介绍 1、Tomcat是什么&#xff1f; 2、Tomcat的配置文件详解 3、Tomcat的构成组件 4、Tomcat的顶层架构 5、Tomcat的核心功能 6、Tomcat的请求过程 一、Tomcat的基本介绍 1、Tomcat是什么&#xff1f; Tomcat 服务器是一个免费的开放源代码的Web …

基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 CVX凸优化 4.2 电动汽车充放电调度 5.完整程序 1.程序功能描述 基于CVX凸优化的电动汽车充放电调度.仿真输出无电动汽车充电时的负载&#xff0c;电动汽车充电时cvx全局优化求解后的总…

鸿蒙开发-UI-图形-绘制自定义图形

鸿蒙开发-UI-组件 鸿蒙开发-UI-组件2 鸿蒙开发-UI-组件3 鸿蒙开发-UI-气泡/菜单 鸿蒙开发-UI-页面路由 鸿蒙开发-UI-组件导航-Navigation 鸿蒙开发-UI-组件导航-Tabs 鸿蒙开发-UI-图形-图片 鸿蒙开发-UI-图形-绘制几何图形 文章目录 前言 一、使用画布组件绘制自定义图形 1.初…

select,poll和epoll有什么区别

它们都是NIO中多路复用的三种实现机制&#xff0c;是由linux操作系统提供的。 用户空间和内核空间&#xff1a;操作系统为了保证系统安全&#xff0c;将内核分为两个部分&#xff0c;一个是用户空间&#xff0c;一个是内核空间。用户空间不能直接访问底层的硬件设备&#xff0…

SpringCloud-同步异步通讯比较

本文详细探讨了同步通讯和异步通讯在信息传递中的区别&#xff0c;以及它们分别带来的优势和不足。通过对支付流程的案例分析&#xff0c;突显了同步通讯可能面临的阻塞和服务依赖问题&#xff0c;而异步通讯通过引入事件驱动模式和消息代理&#xff08;Broker&#xff09;成功…