의회는 단순히 “큰 아름다운”법안으로 세금 코드를 구제하지 않았다. 그것은 조용히 인공 지능의 미래를 형성합니다. 명백한 법의 짧은 법률은 이제 법으로가는 길에 있습니다 : 국가 차원의 AI 통제에 대한 10 년의 서리.
다시 말해, 비즈니스 개발 또는 AI 시스템 사용 방법을 관리하는 규칙을 전달할 수는 없습니다. 이 메시지는 일상 활동에 포함 된 회사를 대신하여 분명합니다. 유지 보수가 중요한 이유를 엄격히 학습 할 위험이 있습니다.
AI는 더 이상 측면 프로젝트가 아닙니다. Cyberquacy 플랫폼, CRM, 내부 채팅 장비, 대시 보드 및 고객이 직면 한 제품을보고하기 위해 이미 내장되어 있습니다. 중간 규모의 회사조차도 공급 업체에서 선택에 이르기까지 모든 속도를 높이기 위해 소유 데이터로 AI 모델을 교육하고 있습니다.
그러나 채택의 곡선은 내부 검사를 초과했습니다. 녹색 리딩 장비 및 훈련 된 팀 수, 유지 된 데이터 또는 출력 방법 유효한 팀 수를 이해합니다. AI의 지도자들이 이미 유효한 후에도 잘 발견됩니다. 이러한 유형의 그늘 AI는 큰 위험 표면을 만듭니다.
그리고 10 년 동안 국가 차원의 모니터링이 봉쇄되면서 회사가 정책이나 기준 규칙을 수립 해야하는 외부 압력은 없습니다. 이러한 변화는 기업들이 벽 내부에서 일어나는 일에 대해 더 많은 책임을지게합니다.
유지 보수없이 AI가 흐를 수 있습니다. 빠른
AI 모델은 고정되어 있지 않습니다. 일단 배포되면 새로운 데이터에서 배우고 시스템과 상호 작용하며 의사 결정의 영향에 영향을 미칩니다. 강력하지만 예상치 못한 일입니다.
나머지를 확인하면 AI 구동 예측 장비는 이전 패턴에 매우 높아질 수 있으며, 이는 추가 생산 또는 공급망을 유발합니다. 고객 서비스로 유입되도록 설계된 챗봇은 비자발적으로 편향된 브랜드 또는 오프 브랜드 응답을 생성 할 수 있습니다.
한편, 민감한 비즈니스 문서의 훈련 된 생성기 모델은 미래의 요청에 대한 자신의 정보를 무의식적으로 게시 할 수 있습니다. 예를 들어, 2021 년 1 월에 발표 된 설문 조사에 따르면 발전기 AI (Geni) 장비와 상호 작용할 때 비즈니스 사용자가 사용하는 10 개의 프롬프트 중 약 1 개는 민감한 데이터를 인식 할 수 없습니다.
이것들은 추상적 위험이 아닙니다. 그들은 이미 공개 행사에 나타났습니다. 그러나 위험에 처한 것은 PR 손실만이 아닙니다. AI 오류는 수익, 데이터 보호 및 법적 노출에도 영향을 줄 수 있습니다. 규제 스트레스가 없으면 이러한 문제가 제거되지 않습니다. 너무 큰 문제를 무시할 때까지 놓칠 수 있습니다.
스마트 플레이는 내부 관리입니다 : 필요하기 전에
회사는 천재를 통합하기를 간절히 원합니다. 많은 당사자들이 이미 일상 활동에 이러한 강력한 도구를 사용하고 있습니다. 이 빠른 수용은 비활성으로 관찰되는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 의미합니다. 강력한 행정의 구조는 매우 중요하며, AI로 적응할 수있는 사업은 더욱 중심이됩니다.
내부 AI 거버넌스 협의회를 설립하는데, 이상적으로는 중요한 구조, 보안, 동의 및 운영을 리더와 함께 제공합니다. 이 협의회는 혁신을 중단하지 않습니다. 그 일은 정밀도를 가져 오는 것입니다. 일반적으로 AI 도구에서 출시되기 전에 명확한 사용 원칙의 원칙을 검토하고 팀과 협력하여 사용중인 AI의 이점과 한계를 완전히 이해할 수 있습니다.
이 접근법은 무단 장비의 사용을 줄이고 모니터링을보다 효율적으로 만들고 리더십을 리더십 신뢰로 리더십으로 이끌 수 있습니다. 그러나 행정의 효과가 되려면 스프레드 시트 나 비공식 채팅에 서명되지 않은 광범위한 엔터프라이즈 시스템에 통합되어야합니다.
GRC 플랫폼은 AI 관리를 정박 할 수 있습니다
관리, 위험 및 동의 (GRC) 플랫폼은 이미 기업인이 제 3 자 위험, 정책, 대응 및 내부 모니터링을 수행하는 데 도움이됩니다. 그들은 현재 AI 행정부의 중요한 인프라로 부상하고 있습니다.
GRC 플랫폼은 정책, 승인 및 모니터링 트레일에 중점을 두어 회사가 사용중인 회사를 추적하고, 데이터 소스를 공급하고 시간이 지남에 따라 출력이 어떻게 관찰되는지 추적하는 데 도움이됩니다. 또한 당사자가 AI 장비의 감독으로 AI 장비를 감독하여 혁신이 즉흥적이되지 않도록 투명한 재발 프로세스를 만듭니다.
판매자에게 의존하지 마십시오.
프라이버시 설정, 해석 가능한 모델 및 준수 대시 보드를 포함한 구성 보호 느낌으로 AI 기능의 많은 장비 광고. 그러나 종종 세부 사항은 사용자에게 맡겨집니다.
판매자가 훈련 된 모델이 실패하면 팀은 아마도 운영 및 유명한 비용을 지불 할 것입니다. 기업은 타사 AI를 “세트 및 잊혀진”것으로 간주 할 수 없습니다. 라이센스 장비조차도 내부적으로 관리해야합니다. 특히 회사의 데이터로부터 배우거나 프로세스 크리티컬 한 결정을 내리는 경우.
결론
미국이 자신의 규칙에서 차단함에 따라 많은 사람들이 연방 통제가 신속하게 따를 것이라고 가정했습니다. 그러나 현실은 더 복잡합니다. 법 초안은 존재하지만 타임 라인은 모호하고 정치적 지원과 혼합되어 있습니다.
그 동안 각 회사는 AI를 사용하여 자체 규칙을 효과적으로 작성하고 있습니다. 이것은 도전과 기회, 특히 믿음을 창조하고, 미스를 피하고 자신감을 가지고 이끌고 싶은 회사입니다.
현재 행정을 정의하는 회사는 그 이후로 소방 훈련이 적을 것입니다. 연방 규칙은 내부 구조가 마지막 순간의 오버홀이 필요하지 않기 때문에 끝까지 올라오는 모든 것에 더 잘 준비 될 것입니다.
규칙이 외부에 적용되기 때문에 비즈니스는 여전히 AI에 의존합니다.
우리는 최고의 사업 계획 소프트웨어를 특징으로합니다.
이 기사는 TechraderPro Specialist Insight Channel의 일환으로 기술 산업에서 오늘날 최고의 마음을 사로 잡았습니다. 여기에 발표 된 견해는 저자에 있으며 TechRoderPro 또는 Future PLC에 필수적이지 않습니다. 기여에 관심이 있으시면 여기에서 자세히 알아보십시오. https://www.techradar.com/news/submit-your-totory-techradar-pradar
