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AI TRiSM: como garantir a segurança e confiabilidade da Inteligência Artificial

  • Por: SantoDigital
  • jul 22, 2024
  • 6 minutos
Mão humana e mão robótica tocando ícone de cadeado em formato de escudo, representando o AI TRiSM.

O AI TRiSM oferece uma abordagem que melhora a segurança e a governança no uso da IA. Isso porque é um framework que envolve diferentes áreas fundamentais, como identificação de anomalias, proteção de dados e explicabilidade.

A sigla significa Gestão de Confiança, Risco e Segurança em Inteligência Artificial. Em 2024, é uma tendência na área de TI, conforme o Gartner. Isso porque ele integra as práticas de governança e assegura que os sistemas de IA sejam justos, compatíveis, confiáveis e protejam os dados.

Portanto, compreender esse conceito e saber como o AI TRiSM vai ajudar o seu negócio é fundamento. É o que vamos explicar neste artigo. Continue lendo!

O que é o AI TRiSM?

O AI TRiSM é um framework voltado para a gestão da confiança, risco e segurança da inteligência artificial. Portanto, é um conjunto de soluções que busca identificar anomalias, além de detectar e mitigar os riscos de maneira proativa. Ao mesmo tempo, ele orienta os líderes de TI a implementarem a IA de maneira eficaz, segura e ética.

Esses propósitos são alcançados, porque esse protocolo oferece critérios técnicos e políticas de governança em TI. Assim, o uso das soluções em IA se torna mais transparente e eficiente.

Vale a pena destacar que o framework é ainda mais relevante no uso da generative AI (IA generativa, isto é, aquela capaz de criar conteúdos). Alguns motivos explicam essa afirmação.

Um deles é o fato de 60% das empresas já usarem a IA generativa e de 68% pretenderem investir mais na tecnologia nos próximos anos. Os dados são da McKinsey.

Você pode saber mais sobre IA generativa no SantoBreakCast. Clique no link a seguir e veja como a tecnologia funciona:

Por que AI TRiSM é uma tendência?

AI TRiSM é uma tendência, porque melhora os aspectos éticos, de transparência e impacto social da inteligência artificial. Além disso, o uso de ferramentas de IA de terceiros traz riscos à confidencialidade dos dados, o que faz com que apps e modelos da tecnologia precisem de monitoramento constante.

Ainda é útil destacar que os países estão discutindo questões relativas à regulamentação. Elas definirão os aspectos de conformidade, garantindo que as melhores práticas sejam adotadas.

Quais são os benefícios do AI TRiSM?

Identificação e resposta a riscos

O framework de Gestão da Confiança, Risco e Segurança de IA identifica os riscos e traz uma resposta imediata, a fim de reduzi-los. Dessa forma, consegue-se garantir justiça, compatibilidade, confiabilidade e segurança da informação.

Esse processo é executado por meio da análise preditiva. Assim, as anomalias são detectadas e isso favorece uma atuação proativa, que evite prejuízos para o negócio.

Proteção contra ataques cibernéticos

O AI TRiSM é resistente aos ataques sofridos por modelos de inteligência artificial. Isso pode ocorrer devido a dados enganosos, falsos ou até maliciosos. De qualquer modo, a integridade das informações é prejudicada.

Além disso, o funcionamento do modelo de IA também pode sofrer danos. Por isso, o framework abrange a criação de ferramentas e estratégias que evitem os ataques de forma reativa, preventiva e proativa.

Solução escalável e flexível

Por funcionar na nuvem, o AI TRiSM é uma solução passível de ser adaptada às necessidades da empresa. Isso porque é escalável e flexível. Isso também ajuda a reduzir custos e a tornar as operações mais eficientes.

Governança

A governança é fundamental para o compliance, isto é, a conformidade. O AI TRiSM permite implementar as boas práticas desde o começo, a fim de que os sistemas de inteligência artificial considerem padrões, regulamentos e ética.

Ao mesmo tempo, são adotados protocolos de segurança de dados robustos, impedindo a ocorrência de vieses discriminatórios e comportamentos inesperados.

Quais são os exemplos de uso do AI TRiSM?

Reconhecimento facial

A tecnologia de reconhecimento facial é utilizada para melhorar os processos de autenticação e garantir a veracidade. Assim, é necessário assegurar que os algoritmos de IA sejam imparciais e precisos.

Veículos autônomos

Os princípios do AI TRiSM auxiliam na identificação de riscos dos veículos autônomos. Isso evita acidentes causados por mau funcionamento ou ataques cibernéticos.

Detecção de fraude

A Gestão da Confiança, Risco e Segurança de IA atua na prevenção de fraudes e identificação de violações de privacidade. Isso porque nem sempre os dados dos clientes estão protegidos de maneira adequada. Assim, há uma segurança maior.

Precisão e privacidade do conjunto de dados

Os modelos de IA dependem de um grande número de conjuntos de dados para funcionarem. No entanto, eles podem ter informações sensíveis. Com o AI TRiSM, eles podem ser armazenados e ter mais precisão.

Quais são os frameworks da AI TRiSM?

AI Trust (Confiança em IA)

O AI Trust está vinculado à explicabilidade e transparência. Portanto, ele identifica se os resultados esperados foram atingidos. Esse processo é realizado por meio de etapas monitoradas e tem como propósito verificar se o modelo está funcionando da forma certa.

AI Risk (Risco de IA)

O AI Risk é o framework que faz o gerenciamento dos riscos da inteligência artificial por meio da governança. As medidas adotadas são rigorosas e precisas, buscando registrar e gerir as diferentes fases de desenvolvimento do modelo. Assim, é possível identificar a integridade e a conformidade dos dados.

AI Security (Gerenciamento de segurança de IA)

O AI Security busca garantir a segurança em todas as etapas do modelo. Para isso, é necessário acessar o fluxo de informações do machine learning. Desse modo, é possível automatizar o pipeline, detectar anomalias e identificar possíveis vulnerabilidades.

Quais são os pilares da AI TRiSM?

Explicabilidade e operações de modelo

O pilar de explicabilidade da AI TRiSM busca assegurar que o modelo explique como uma decisão foi tomada ou uma previsão foi feita. Isso permite entender seu funcionamento, mapeando e criando marcações para os processos de aprendizado de máquina.

Isso permite monitorar o desempenho dos modelos de IA e garantir mais transparência. Da mesma forma, fica mais fácil propor melhorias para aumentar a eficiência e obter melhores resultados.

Detecção de anomalias de dados

Este pilar tem como propósito acompanhar a existência de possíveis desvios e anomalias. Ou seja, os erros e as dificuldades do modelo de IA são detectados. Isso permite que os profissionais aperfeiçoem a performance e a precisão do sistema.

Resistência a ataques

Dados enganosos, falsos ou maliciosos prejudicam a integridade dos dados e o bom funcionamento do sistema de IA. Com o AI TRiSM, são criadas estratégias e ferramentas que identificam, combatem e resistem aos ataques cibernéticos. Esse processo é realizado de forma reativa, provativa e preventiva.

Proteção de dados

Os dados são fundamentais para os modelos de machine learning. Por isso, eles devem ficar protegidos para terem sua veracidade garantida e as operações serem executadas da forma esperada. O AI TRiSM tem esse objetivo, garantindo que os regulamentos de proteção de dados sejam cumpridos à risca.

Como implementar AI TRiSM?

Elabore uma documentação robusta

O primeiro passo para implementar o AI TRiSM é ter uma documentação que descreva todas as regras e melhores práticas a serem seguidas. É fundamental que seja bem realista e abrangente, a fim de orientar os colaboradores.

Desse modo, é necessário avaliar riscos internos e externos, inclusive discutindo com pessoas de outras áreas. Ou seja, vale a pena garantir que esse processo seja multidisciplinar.

Tenha em mente que o propósito da documentação é direcionar as equipes no uso, desenvolvimento e manutenção da inteligência artificial. Mais do que isso, também visa à melhoria do monitoramento e da auditoria em caso de problemas.

Tenha uma equipe específica para a implementação

A implantação do AI TRiSM depende de uma equipe específica para essa finalidade. Também é importante deixar uma estrutura dedicada à operação. Assim, é possível definir as políticas, implementar as ferramentas e treinar os colaboradores.

Apesar disso, conte com especialistas de diferentes áreas. Isso ajuda a construir um modelo de IA mais adequado à realidade e às demandas da empresa.

Assegure uma implantação precisa

Com a equipe definida, garanta que a implantação seja feita de modo a potencializar os resultados positivos. Ou seja, o foco deve ser a eficiência operacional.

Para isso, use mecanismos de transparência e monitoramento. Uma das formas de fazer isso é garantir a capacidade de explicar o processo de tomada de decisões da inteligência artificial. Ainda é importante saber de onde os dados vêm e como são usados.

Nesse sentido, valorizar a interpretação e a explicabilidade é uma medida fundamental. Isso porque é uma maneira de assegurar que os padrões de ética e segurança estão sendo adotados.

Conheça o SantoAI

O SantoAI é um assistente virtual corporativo que usa a IA generativa. Ele pode ser usado para suporte ao cliente, assistente pessoal, treinamento e educação, análise de documentos, saúde e bem-estar e recursos humanos.

Totalmente segura, a solução não usa dados para retreino de modelo. Além disso, adapta-se às políticas de privacidade rigorosas, permite automatizar as tarefas e simplifica a interação com documentos.

Entre as funcionalidades baseadas na IA generativa estão chat, contexto, imagem e código. Assim, sua empresa consegue otimizar suas operações e ter ainda mais privacidade, assim como se usasse o AI TRiSM.

Então, que tal conhecer o SantoAI? Acesse nosso site e veja como a solução da SantoDigital pode beneficiar o seu negócio.

Resumindo

O que é IA TRiSM?

O AI TRiSM é um framework voltado para a gestão da confiança, risco e segurança da inteligência artificial. Portanto, é um conjunto de soluções que busca identificar anomalias, além de detectar e mitigar os riscos de maneira proativa. Ao mesmo tempo, ele orienta os líderes de TI a implementarem a IA de maneira eficaz, segura e ética.

Quais os pilares da IA TRiSM?

  • explicabilidade e operações de modelo;
  • detecção de anomalias de dados;
  • resistência a ataques;
  • proteção de dados.

crédito da imagem: Freepik

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