AI برای رهبران IT در 5 مرحله اعتماد کرد

فرصت هوش مصنوعی برای سازمانها غیرقابل انکار است: این امر می تواند گردش کار ، خلاقیت و نوآوری را در سطوح بی سابقه ایجاد کند. با کمال تعجب ، تقریبا 70 ٪ از رهبران ارشد فناوری اطلاعات ، هوش مصنوعی را در اولویت ،ب و کار قرار می دهند.

اما با پتانسیل عالی عالی است مسئولیتبشر هوش مصنوعی چالش های مرتبط با اعتماد ، امنیت و اخلاق را ارائه می دهد ، که همه اینها فراتر از لحظه فعلی است. در اینجا پنج مرحله کلیدی که رهبران می توانند برای استفاده بیشتر از آن استفاده کنند وجود دارد AI مورد اعتماد در حالی که شفاف و ایمن است.

مرحله 1. AI Trusted AI با داده های با کیفیت شروع می شود

اثربخشی هر مدل AI با کیفیت داده هایی که استفاده می کند شروع و به پایان می رسد. هوش مصنوعی تولیدی برای تفسیر دقیق داده ها به مجموعه داده های آموزش متکی است و داده های با کیفیت ضعیف می تواند منجر به ،وجی های مغرضانه ، بی ربط یا حتی مضر شود.

برای اطمینان از کیفیت داده ها ، مهم است که انواع مختلفی از داده ها را نشان دهید که دیدگاه ها ، سناریوها و زمینه های مختلف مربوط به مورد استفاده شما را نشان می دهد.

این به به حداقل رساندن خطرات تعصب یا نتایج گمراه کننده کمک می کند. علاوه بر این ، تمیز ، و عادی سازی داده ها برای کاهش نویز و اطمینان از اینکه داده های با کیفیت پایین و با کیفیت بالا به طور مؤثر در مدل نقش دارند ، به همان اندازه مهم است. ابزارهایی مانند مرکز حفظ حریم خصوصی به مدیریت مازاد داده ها از منابع مختلف کمک می کنند ، به خصوص در مورد رسیدگی به سوابق تکراری.

به یاد داشته باشید که مجموعه داده های شما باید به مرور زمان سازگار شوند تا در روندهای در حال تحول مرتبط باشند. اولویت بندی کیفیت داده ها زمینه را فراهم می کند برای ایجاد سیستم های تولید AI تولیدی که ،وجی های قابل اعتماد و قابل اعتماد را ارائه می دهند و یک استاندارد قوی برای شیوه های اخلاقی هوش مصنوعی تعیین می کنند.

مرحله 2. مرزهای اخلاقی و دستورالعمل های حفظ حریم خصوصی داده ها را تعریف کنید

احترام به حریم خصوصی مشتری و محافظت از داده ها در طی فرآیندهای هوش مصنوعی برای ایجاد و حفظ اعتماد کاربر ضروری است.

به ،وان سیستم های هوش مصنوعی ، از جمله هوش مصنوعی و عوامل ، به طور فزاینده ای با داده های حساس ، از جمله اطلاعات شناسایی شخصی (PII) ارتباط برقرار می کنند ، رهبران فناوری اطلاعات باید سیاست های محافظت از داده های قوی را ایجاد کنند. در اینجا برخی از اقدامات کلیدی برای اولویت بندی حریم خصوصی داده ها و اخلاق آورده شده است:

• دستورالعمل هایی را ایجاد کنید که حریم خصوصی داده ها را در اولویت قرار دهد: در هر مرحله-از جمع آوری تا پردازش و ذخیره سازی-یک رویکرد امن و سازگار در طول چرخه عمر داده اتخاذ کنید (نکته PRO: مرکز حفظ حریم خصوصی از سیاست های نگهداری برای مدیریت چرخه عمر کامل داده های مرتبط با AI استفاده می کند)
• یک استراتژی به حداقل رساندن داده را پیاده سازی کنید: فقط داده های مورد نیاز برای تحقق اه، خاص و حفظ آن را فقط تا زم، که لازم باشد ، جمع آوری و پردازش کنید
• داده های حساس را رمزگذاری کرده و دسترسی را محدود کنید: این شامل پرسنل و سیستم های مجاز برای به حداقل رساندن خطر قرار گرفتن در معرض یا نقض غیرمجاز است
• تیم های هوش مصنوعی اخلاقی را به نظارت بر شیوه های هوش مصنوعی: از رعایت استانداردهای اخلاقی اطمینان حاصل کنید و از سازمان در برابر خطرات قانونی ، برند یا مالی محافظت کنید

شفافیت در نحوه جمع آوری ، پردازش و استفاده از داده ها اعتماد ذینفعان را تقویت می کند و به کاهش خطرات سوء استفاده از داده ها کمک می کند.

مرحله 3. یک تمرین از حسابرسی منظم ایجاد کنید

حتی با وجود سیاستهای اخلاقی قوی ، هوش مصنوعی هنوز هم می تواند نتایج ناخواسته یا مضر مانند عدم دقت ، تعصب یا اطلاعات غلط ایجاد کند.

وقتی عوامل هوش مصنوعی در تصمیم گیری مهم درگیر شوند ، این خطرات حتی بیشتر برجسته می شوند. یک فرایند حسابرسی قوی برای پرداختن به این چالش ها و جلوگیری از مسائل آینده مهم است.

خط اول دفاع در حسابرسی هوش مصنوعی شامل استفاده از ابزارهای خودکار برای اسکن ،وجی های هوش مصنوعی برای رعایت استانداردهای اخلاقی و سیاست های سازم، است. با این حال ، جمع آوری بازخورد به طور مستقیم از کاربران نهایی که روزانه با هوش مصنوعی درگیر می شوند ، مهم است.

نظرسنجی ها و مصاحبه های منظم یک دیدگاه عملی و سطح زمین را در مورد نحوه عملکرد هوش مصنوعی ، چه چیزی تولید می کند و چگونه با تیم ها و گردش های موجود ادغام می شود (یا نمی کند) ارائه می دهد. این رویکرد به سازمانها کمک می کند تا خطرات را شناسایی و برطرف کنند ، و اطمینان حاصل می کنند که سیستم های AI با مسئولیت پذیری و مؤثر کار می کنند.

مرحله 4. فرآیندهای هوش مصنوعی خود را نظارت و محافظت کنید

هر سیستم هوش مصنوعی ارزشمند با داده های حساس ارتباط برقرار می کند و نگر، های امنیتی را ایجاد می کند - به ویژه برای سازمانها در صنایع بسیار تنظیم شده. به همین دلیل هر دو کاخ سفید و کنگره خواستار ممیزی های مستقل هوش مصنوعی برای محافظت از مردم در برابر سوء استفاده از هوش مصنوعی شده اند. در اروپا ، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا در تنظیم شیوه های هوش مصنوعی هدف مشابهی را انجام می دهد.

برای اعتماد کامل به هوش مصنوعی که از آن استفاده می کنید ، اقدامات دقیق نظارت و محافظت ضروری است. با ایجاد مرزهای روشن در اطراف داده های AI که می تواند به چه چیزی دسترسی داشته باشد و چه چیزی باید از محدوده باقی بماند ، شروع کنید.

پس از تنظیم این نگهبانان ، مرحله بعدی تعریف کنترل های دقیق دسترسی است ، اطمینان حاصل می کند که فقط کاربران مجاز می توانند با سیستم های AI تعامل داشته باشند. ابزارهایی مانند مرکز امنیت ، مدیریت مجوزهای کاربر و تنظیمات ارگ برای داده های مورد استفاده در فرآیندهای AI را آسان تر می کنند.

مدیریت امنیت مداوم همچنین برای حفظ یک چارچوب AI قابل اعتماد بسیار مهم است. یک بررسی امنیتی اختصاصی در مورد سیستم های هوش مصنوعی خود که مدیریت آزمایش را انجام می دهند (آزمایش کاربر نهایی ، آزمایش کنترل کیفیت ، آزمایش نفوذ و غیره).

همچنین ممکن است بخواهید نظارت بر رویداد را در نظر بگیرید ، که این روند را با ویژگی های پیشرفته مانند امنیت معامله ساده می کند. این به شما امکان می دهد هشدارها را تنظیم کنید یا اقدامات ناخواسته را در فرآیندهای هوش مصنوعی خود مسدود کنید و یک محیط قابل اعتماد را حفظ کنید.

هوش مصنوعی خود را DIY نکنید

به کارشناسان Salesforce بپیوندید تا یاد بگیرند که چگونه می تو،د عوامل هوش مصنوعی خود را به سرعت و بدون دردسر اجرای DIY بسازید و مستقر کنید.

مرحله 5. شفافیت را در اولویت قرار دهید و برای ساخت AI قابل اعتماد برای بازخورد باز باشید

عدم شفافیت در مورد هوش مصنوعی می تواند به نگر، های جدی اخلاقی منجر شود - به حدی که تنها 42 ٪ از مشتریان به مشاغل اعتماد داشتند که از نظر اخلاقی در سال 2024 از هوش مصنوعی استفاده کنند ، که از سال گذشته 16 ٪ کاهش یافته است.

این روند یک درس کلیدی را برجسته می کند: مشتریان و کاربران توجه می کنند و انتظار دارند که مشاغل در مورد چگونگی و مکان استفاده از AI باز باشند.

رهبران فناوری اطلاعات باید اطمینان حاصل کنند که استفاده از آن هرگز در هنگام استقرار هوش مصنوعی رمز و راز نیست. یکی از اولین اقدامات برای دستیابی به وضوح ، بر،ب زدن به محتوای تولید شده AI است. سازمانها باید در مورد زم، که محتوای ، بینش ها یا رسانه ها تولید شده توسط AI به کاربران نهایی اجازه می دهند این اطلاعات را به طور من، ارزیابی و تفسیر کنند ، صریح باشند.

علاوه بر این ، مستندسازی فرایندها و ارائه شفافیت در مورد مجموعه داده ها ، مدل ها و الگوریتم هایی که ،وجی های AI را تولید می کنند ، مهم است. باز بودن در مورد فرآیندهای حسابرسی و امنیتی خود ، اعتماد مشتری را بیشتر تقویت می کند.

و اطمینان حاصل کنید که به طور فعال بازخورد در مورد ارتباط ، کیفیت و پیامدهای اخلاقی محتوای تولید شده توسط AI را درخواست کنید. این نه تنها فرصت هایی را برای بهبود ایجاد می کند بلکه تضمین می کند که شما با ارزش های سازمان خود هماهنگ باشید.

با گذشت زمان ، می تو،د یک محیط مش، ایجاد کنید که در آن هوش مصنوعی از طریق بازخورد و تکرار مداوم تکامل یابد.

AI قابل اعتماد یک فرآیند است ، نه یک داده شده

ایجاد هوش مصنوعی مورد اعتماد چیزی نیست که به طور خودکار اتفاق می افتد - این سفری است که نیاز به تلاش مداوم دارد.

همانطور که هوش مصنوعی همچنان به تغییر شکل شرکت های مدرن ادامه می دهد ، اطمینان از AI قابل اعتماد به م،ای استفاده از یک رویکرد پیشگیرانه برای کیفیت داده ها ، محافظت از حریم خصوصی ، ممیزی منظم و شفافیت است. سیستم عامل هایی مانند AgentForce برای پشتیب، از شما در هر مرحله ، از ایجاد سیاست گرفته تا اجرای نماینده طراحی شده اند.

با اعمال این اقدامات ، شما به ساختن یک چارچوب قابل اعتماد کمک می کنید که از یکپارچگی و قابلیت اطمینان فرآیندهای هوش مصنوعی حمایت کند ، همه در حالی که از نوآوری در یک محیط امن حمایت می کنید.

اعتماد + امنیت = هوش مصنوعی شما می تو،د به آن اعتماد کنید

در این راهنما ، استراتژی های اساسی برای ایجاد یک بنیاد قابل اعتماد برای هوش مصنوعی تولیدی را یاد خواهید گرفت تا تجارت شما بتواند شکوفا شود.