Структура управления рисками искусственного интеллекта NIST

Структура управления рисками ИИ NIST предлагает комплексный подход к решению сложных проблем, связанных с управлением рисками в технологиях ИИ.

NIST AI RMF (Национальный институт стандартов и технологий по управлению рисками в области искусственного интеллекта) обеспечивает структурированную структуру для выявления, оценки и снижения рисков, связанных с технологиями искусственного интеллекта, решения сложных проблем, таких как алгоритмическая предвзятость , конфиденциальность данных и этические соображения. тем самым помогая организациям обеспечить безопасность, надежность и этичное использование систем искусственного интеллекта.

Специалисты компании DST Global расскажут чем риски ИИ отличаются от традиционных рисков программного обеспечения?

Риски ИИ отличаются от традиционных рисков программного обеспечения по нескольким ключевым моментам:

- Сложность : системы искусственного интеллекта часто включают в себя сложные алгоритмы, модели машинного обучения и большие наборы данных, которые могут создавать новые и непредсказуемые риски.

- Алгоритмическая предвзятость : системы искусственного интеллекта могут проявлять предвзятость или дискриминацию на основе таких факторов, как данные обучения, используемые для разработки моделей. Это может привести к непредвиденным результатам и последствиям, которых нет в традиционных программных системах.

- Непрозрачность и отсутствие интерпретируемости . Алгоритмы ИИ, особенно модели глубокого обучения, могут быть непрозрачными и трудными для интерпретации. Это может затруднить понимание того, как системы ИИ принимают решения или прогнозы, что приводит к рискам, связанным с подотчетностью, прозрачностью и доверием.

- Качество данных и предвзятость . Системы искусственного интеллекта в значительной степени полагаются на данные, и такие проблемы, как качество данных, неполнота и предвзятость, могут существенно повлиять на их производительность и надежность. Традиционное программное обеспечение также может полагаться на данные, но последствия проблем с качеством данных могут быть более заметными в системах ИИ, влияя на точность и эффективность решений, принимаемых на основе ИИ.

- Состязательные атаки . Системы искусственного интеллекта могут быть уязвимы для состязательных атак , когда злоумышленники манипулируют входными данными, чтобы обмануть или манипулировать поведением системы. Состязательные атаки используют уязвимости в алгоритмах искусственного интеллекта и могут привести к нарушениям безопасности, создавая особые риски по сравнению с традиционными угрозами безопасности программного обеспечения.

- Этические и социальные последствия . Технологии искусственного интеллекта вызывают этические и социальные проблемы, которые могут быть не столь распространены в традиционных программных системах. Эти опасения включают такие проблемы, как нарушение конфиденциальности, увольнение с работы, потеря автономии и усиление предубеждений.

- Проблемы регулирования и соблюдения требований . Технологии искусственного интеллекта подвержены быстро меняющейся нормативной среде, при этом появляются новые законы и правила, направленные на устранение специфических рисков и проблем, связанных с искусственным интеллектом. Традиционное программное обеспечение может подпадать под действие аналогичных правил, но технологии искусственного интеллекта часто вызывают новые проблемы соответствия, связанные со справедливостью, подотчетностью, прозрачностью и уменьшением предвзятости.

- Стоимость : расходы, связанные с управлением системой искусственного интеллекта, превышают затраты на обычное программное обеспечение, поскольку оно часто требует постоянной настройки для соответствия новейшим моделям, процессам обучения и самообновления.

Эффективное управление рисками ИИ требует специальных знаний, инструментов и инфраструктур, адаптированных к уникальным характеристикам технологий ИИ и их потенциальному влиянию на отдельных лиц, организации и общество в целом.

Ключевые соображения по поводу AI RMF

AI RMF относится к системе искусственного интеллекта как к инженерной или машинной системе, которая может для заданного набора целей генерировать выходные данные, такие как прогнозы, рекомендации или решения, влияющие на реальную или виртуальную среду. AI RMF помогает организациям эффективно выявлять, оценивать, смягчать и отслеживать риски, связанные с технологиями искусственного интеллекта, на протяжении всего жизненного цикла. Он решает различные проблемы, такие как проблемы качества данных, предвзятость модели, состязательные атаки, прозрачность алгоритмов и этические соображения. Ключевые соображения включают в себя:

- Идентификация рисков

- Оценка рисков и определение приоритетов

- Контроль подбора и пошива

- Внедрение и интеграция

- Мониторинг и оценка

- Этические и социальные последствия

- Междисциплинарное сотрудничество

Ключевые функции структуры

Ниже приведены основные функции NIST AI RMF, которые помогают организациям эффективно выявлять, оценивать, смягчать и отслеживать риски, связанные с технологиями искусственного интеллекта.

Управлять

Управление в NIST AI RMF подразумевает создание политики, процессов, структур и механизмов для обеспечения эффективного надзора, подотчетности и принятия решений, связанных с управлением рисками ИИ. Это включает в себя определение ролей и обязанностей, определение уровней толерантности к рискам, установление политик и процедур, а также обеспечение соответствия нормативным требованиям и целям организации. Управление гарантирует, что деятельность по управлению рисками ИИ соответствует организационным приоритетам, ожиданиям заинтересованных сторон и этическим стандартам.

Карта

Сопоставление в NIST AI RMF включает в себя выявление и классификацию рисков, угроз, уязвимостей и средств контроля, связанных с ИИ, в контексте экосистемы ИИ организации. Это включает в себя картирование компонентов системы искусственного интеллекта, интерфейсов, потоков данных, зависимостей и связанных с ними рисков для понимания более широкой картины рисков. Картирование помогает организациям визуализировать и расставлять приоритеты рисков, связанных с ИИ, что позволяет им разрабатывать целевые стратегии управления рисками и эффективно распределять ресурсы. Это также может включать в себя сопоставление рисков ИИ с установленными рамками, стандартами или правилами для обеспечения всестороннего охвата и соблюдения требований.

Измерение

Измерение в NIST AI RMF включает в себя оценку и количественную оценку рисков, средств контроля и показателей производительности, связанных с ИИ, для оценки эффективности усилий по управлению рисками. Это включает в себя проведение оценок рисков, контрольных оценок и мероприятий по мониторингу эффективности для измерения влияния рисков ИИ на организационные цели и интересы заинтересованных сторон. Измерения помогают организациям определять области, требующие улучшения, отслеживать прогресс с течением времени и демонстрировать заинтересованным сторонам эффективность методов управления рисками ИИ. Это также может включать в себя сравнение с отраслевыми стандартами или передовым опытом для выявления областей, требующих улучшения, и стимулирования постоянного улучшения.

Управлять

Под управлением в NIST AI RMF понимается реализация стратегий управления рисками, мер контроля и смягчения последствий для эффективного устранения выявленных рисков, связанных с ИИ.

Ключевые компоненты структуры

RMF NIST AI состоит из двух основных компонентов:

Основная информация

Эта часть включает вводные материалы, справочную информацию и элементы настройки контекста, которые дают обзор цели, области применения и задач структуры. Он может включать определения, принципы и руководящие принципы, относящиеся к управлению рисками, связанными с технологиями искусственного интеллекта (ИИ).

Ядро и профили

Эта часть включает в себя основной набор процессов, действий и задач, необходимых для управления рисками, связанными с ИИ, а также настраиваемые профили, которые организации могут адаптировать к своим конкретным потребностям и требованиям. Ядро обеспечивает основу для управления рисками, а профили позволяют организациям адаптировать структуру к своим уникальным обстоятельствам, решая отраслевые проблемы, нормативные требования и организационные приоритеты.

Значение AI RMF в зависимости от ролей

Преимущества для разработчиков

- Руководство по управлению рисками. AI RMF предоставляет разработчикам структурированное руководство по выявлению, оценке, снижению и мониторингу рисков, связанных с технологиями искусственного интеллекта.

- Соответствие стандартам и нормам. AI RMF помогает разработчикам обеспечить соблюдение соответствующих стандартов, правил и передовых практик, регулирующих технологии искусственного интеллекта. Ссылаясь на установленные рекомендации NIST, такие как NIST SP 800-53, разработчики могут определить применимые меры безопасности и конфиденциальности для систем искусственного интеллекта.

- Повышенная безопасность и конфиденциальность . Включив элементы управления безопасностью и конфиденциальностью, рекомендованные в AI RMF, разработчики могут снизить риски утечки данных, несанкционированного доступа и других угроз безопасности, связанных с системами искусственного интеллекта.

- Осведомленность о рисках и их смягчение . AI RMF повышает осведомленность разработчиков о потенциальных рисках и уязвимостях, присущих технологиям искусственного интеллекта, таких как проблемы с качеством данных, предвзятость модели, состязательные атаки и прозрачность алгоритмов.

- Междисциплинарное сотрудничество: AI RMF подчеркивает важность междисциплинарного сотрудничества между разработчиками, экспертами по кибербезопасности, специалистами по обработке данных, специалистами по этике, юристами и другими заинтересованными сторонами в управлении рисками, связанными с ИИ.

- Обеспечение качества и тестирование. AI RMF призывает разработчиков включать принципы управления рисками в процессы тестирования и проверки систем искусственного интеллекта.

Преимущества для архитекторов

- Проектирование безопасных и отказоустойчивых систем. Архитекторы играют решающую роль в проектировании архитектуры систем искусственного интеллекта. Включив принципы и рекомендации AI RMF в системную архитектуру, архитекторы могут проектировать системы ИИ, которые являются безопасными, отказоустойчивыми и способны эффективно управлять рисками, связанными с технологиями ИИ. Это включает в себя разработку надежных конвейеров данных, внедрение безопасных API и интеграцию соответствующих мер безопасности для устранения потенциальных уязвимостей.

- Обеспечение соответствия и управления. Архитекторы несут ответственность за обеспечение соответствия систем ИИ соответствующим нормам, стандартам и политикам организации. Интегрируя требования соответствия в системную архитектуру, архитекторы могут гарантировать, что системы ИИ соответствуют правовым и этическим стандартам, одновременно защищая конфиденциальную информацию и конфиденциальность пользователей.

- Учет этических и социальных последствий. Архитекторам необходимо учитывать этические и социальные последствия технологий искусственного интеллекта при проектировании системных архитектур. Архитекторы могут использовать AI RMF для включения в системную архитектуру механизмов принятия этических решений, алгоритмической прозрачности и согласия пользователей, гарантируя, что системы искусственного интеллекта разрабатываются и развертываются ответственно.

- Поддержка постоянного совершенствования: AI RMF продвигает культуру постоянного улучшения методов управления рисками ИИ. Архитекторы могут использовать AI RMF для создания механизмов мониторинга и оценки состояния безопасности и производительности систем искусственного интеллекта с течением времени.

Сравнение систем риска ИИ

Заключение

Структура управления рисками искусственного интеллекта (ИИ) NIST предлагает комплексный подход к решению сложных проблем, связанных с управлением рисками в технологиях искусственного интеллекта (ИИ). Благодаря своей базовой информации и основным компонентам платформа предоставляет организациям структурированную и адаптируемую методологию для выявления, оценки, смягчения и мониторинга рисков на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Используя принципы и рекомендации, изложенные в этой структуре, организации могут повысить безопасность, надежность и этичное использование систем искусственного интеллекта, обеспечивая при этом соответствие нормативным требованиям и ожиданиям заинтересованных сторон. Однако важно понимать, что эффективное управление рисками, связанными с ИИ, требует постоянного усердия, сотрудничества и адаптации к меняющимся технологическим и нормативным условиям. Приняв как считают специалисты компании DST Global, NIST AI RMF в качестве руководящей основы, организации могут уверенно и ответственно справляться со сложностями управления рисками ИИ, что в конечном итоге способствует укреплению доверия и инноваций в ответственном развертывании технологий ИИ.