Zarządzanie ryzykiem AI. Droga przez mękę?

Jeżeli dobrze zrozumiemy specyfikę ryzyk, to zarządzanie nimi będzie nieco łatwiejsze, choć nadal wymagające. Dzieje się tak, gdyż AI po wprowadzeniu stale ewoluuje, wymaga nadzoru i kontroli.

Jakiś czas temu obiecałem, że pogłębimy temat zarządzania ryzykiem AI. A skoro tak, to czynię zadość tej deklaracji. Zarządzanie ryzykiem AI jest częścią procesu zarządzania systemami AI (AI Governance) i nie należy do najłatwiejszych, bo o ile w przypadku wielu „typowych” ryzyk możemy określić jedną kategorię i przypisać ją do konkretnej jednostki lub obszaru, o tyle w przypadku AI mamy istny „ocean możliwości”. I nie jest to, niestety, dobra informacja. Dobra jest z kolei taka, że jeżeli dobrze zrozumiemy specyfikę tych ryzyk, to zarządzanie będzie nieco łatwiejsze, choć nadal wymagające. To rezultat tego, że AI nie jest stała jak tradycyjne oprogramowanie – po wprowadzeniu stale ewoluuje (chyba że pójdziemy w statyczność), wymaga nadzoru i kontroli, a dane płyną w taki czy inny sposób do naszego modelu. Sprawa komplikuje się jeszcze bardziej, gdy włączamy do gry generatywną AI, ale o tym za chwilę.

Systemy wysokiego ryzyka

Sam system zarządzania ryzykiem (także AI) jest także niekiedy wymogiem prawnym i dobrym przykładem będzie tutaj sektor finansowy, w którym takie systemy muszą być wdrażane i utrzymywane, aby chronić środki oraz dane klientów. Nie wyodrębnia się wśród nich ryzyk związanych z AI (ale w regulacyjnym aspekcie mowa np. o modelach), jednak rozumie się to samo...