À medida que as organizações experimentam a IA generativa, descobrimos que nem todas as empresas têm todas as barreiras necessárias. Isso introduz riscos e possíveis exposições ao vazamento e/ou perda de dados confidenciais.
Para organizações corporativas altamente regulamentadas, o risco é ainda maior. A falta de verificações e controles não apenas corre o risco de despertar o interesse dos reguladores, mas também causar danos à reputação. Uma cadeia de verificação dinâmica é o que é necessário para escalar a adoção da IA de forma responsável.
O que queremos dizer com cadeia de verificação?
A “Cadeia de Verificação” no contexto de grandes modelos de linguagem (LLMs) se refere ao processo abrangente que garante a precisão, confiabilidade e adequação dos dados e algoritmos usados nesses modelos, particularmente em setores regulamentados, onde a transparência e a explicabilidade são cada vez mais importantes.
Neste blog, descreverei brevemente cinco etapas para criar uma estrutura de risco para a IA generativa, a fim de oferecer os controles corretos sobre a entrada, o processo e a saída de sua IA generativa. Em essência, estabelecer uma cadeia de verificação em todo o seu ciclo de vida de IA generativa de ponta a ponta.
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Etapa 1: Estabelecer um modelo de capacidade
Em primeiro lugar, você precisará estabelecer um modelo de capacidade com liderança clara em IA, uma estratégia que esteja alinhada com os objetivos comerciais abrangentes e um programa de educação e alfabetização que ofereça suporte às pessoas impactadas em toda a sua organização.
O modelo deve levar em conta tanto a idealização quanto a entrega do seu projeto. Também exige equipes multifuncionais que possam garantir que o projeto seja entregue de forma confiável e sem um impacto prejudicial aos negócios. Essas equipes devem ser compostas por profissionais de gerenciamento de risco de 1ª, 2ª e 3ª linha familiarizados com suas equipes de engenharia de produtos, dados e IA para garantir que seu ambiente de controle possa ser incorporado à própria estrutura de seus procedimentos de desenvolvimento e treinamento de ML e IA.
Etapa 2: adote os principais objetivos e indicadores de risco
Assim como a mitigação de riscos bem estabelecida, precisamos mensurar os riscos generativos de IA. É aqui que os principais objetivos de risco e indicadores-chave de risco podem ajudar. Com base nos conceitos de engenharia de confiabilidade de sites do Google, os principais objetivos de risco e os principais indicadores de risco são uma ótima maneira de preencher a lacuna entre as equipes de engenharia de dados e IA e suas três linhas de defesa contemporâneas que operam em equipes de risco, conformidade e auditoria. Os principais objetivos e indicadores de risco devem ser estabelecidos para garantir que todos os riscos relacionados à sua IA generativa sejam mensuráveis.
O que é um objetivo chave de risco?
Os principais objetivos de risco (KROs) em IA generativa são metas estratégicas focadas em minimizar os riscos associados ao desenvolvimento e implantação de modelos de IA. Esses objetivos visam garantir que a IA opere de forma segura, ética e eficaz dentro do escopo pretendido.
Elas se alinham às metas organizacionais mais amplas, garantindo que as tecnologias de IA contribuam positivamente sem causar danos não intencionais ou preocupações éticas.
O que é um indicador-chave de risco?
Os indicadores-chave de risco (KRIs) no contexto da IA generativa são métricas mensuráveis que ajudam a identificar e quantificar os riscos. Eles servem como sinais de alerta precoce para detectar possíveis problemas antes que eles se tornem problemáticos.
Os KRIs eficazes são específicos, mensuráveis e alinhados com os principais objetivos de risco. Idealmente, eles podem ser capturados e visualizados de forma codificada.
Etapa 3: coloque seus dados em ordem e adote o LLMOPs
Você precisará garantir que seus dados sejam de alta qualidade e que você tenha uma governança de dados rigorosa. É aqui que testemunhamos a favor de uma arquitetura de dados distribuída moderna baseada em princípios de malha de dados. Ao fazer isso, aplicamos uma mentalidade de produto de dados que garante que possamos identificar, organizar, possuir e governar conjuntos de dados primários que podem ser o combustível para nosso LLM que impulsiona a IA generativa.
Além disso, ao implementar controles de governança usando práticas de gerenciamento de metadados e contratos de dados, podemos ter certeza sobre a origem dos dados, sua finalidade e como eles foram aplicados para alimentar nossas entradas generativas de IA. Isso é muito importante em relação à explicabilidade e à capacidade de determinar quais dados foram usados, onde, quando e como estabelecer seus insights generativos de IA.
As empresas devem procurar estabelecer uma cadeia de verificação que ofereça uma avaliação de ponta a ponta da entrada que está alimentando o LLM, bem como da produção que está saindo do outro lado. Isso é especialmente importante ao ajustar modelos em seus próprios dados. É aqui que uma abordagem de operações de modelo de linguagem (LLMOPs) pode ajudar.
LLMops refere-se às várias operações, técnicas e métodos empregados no funcionamento e utilização de LLMs. Isso inclui uma variedade de processos, como treinamento, ajuste fino, inferência e implantação de modelos de linguagem. Em um alto nível, o LLMOPs é dividido em uma série de etapas e é ilustrado na imagem abaixo:
Etapa 4: use a IA generativa para testar seus aplicativos de IA generativa
Considere usar a IA generativa para governar sua IA generativa.
Por exemplo, você pode usar a IA generativa para validar seu ambiente de controle fazendo com que seu LLM analise as regulamentações de IA e as melhores práticas do setor em todo o mundo e as compare com suas políticas de ambiente de controle. Seus resultados determinarão qual legislação é relevante para qual controle e como ela é apoiada por sua organização.
Isso permite que você aplique os controles em toda a sua propriedade tecnológica. Aproveitando as capacidades tecnológicas descritas na Etapa 3 acima para (i) identificar a regulamentação, (ii) documentar como você cumprirá a regulamentação, (iii) usar ferramentas, pessoas e processos para evidenciar o controle e (iv) demonstrar por meio de controles automatizados, sempre que possível, sua capacidade de auditar a aplicação dos controles.
Sua organização também pode usar a IA generativa para:
- Crie exemplos contraditórios para enganar seus modelos de IA, ajudando a identificar pontos fracos em sua capacidade de interpretar dados com precisão
- Crie grandes quantidades de dados sintéticos para testar o estresse de seus aplicativos de IA
- Desenvolva algoritmos de IA generativos que avaliam a robustez de seu aplicativo, levando-o além de seus parâmetros operacionais típicos
- Analise seus aplicativos em busca de possíveis problemas éticos ou preconceitos no processo de tomada de decisão de sua IA simulando vários contextos demográficos e situacionais
Etapa 5: Implementar protocolos de melhoria contínua e adaptabilidade
Essa etapa envolve a criação de um sistema para avaliação e aprimoramento contínuos da estrutura generativa de risco de IA. Isso requer o estabelecimento de protocolos para revisão regular, incorporação de feedback e adaptação a novos riscos à medida que a tecnologia e suas aplicações evoluem.
Essa etapa garante que sua estrutura de risco generativo permaneça relevante e eficaz em face de mudanças nas circunstâncias, como avanços na IA, mudanças nos padrões regulatórios ou considerações éticas emergentes.
Poderíamos escrever whitepapers completos sobre cada um desses estágios descritos acima para desenvolver sua própria estrutura de risco de IA generativa. Mas os conceitos fundamentais acima dão uma ideia das etapas necessárias para adotar e desenvolver a IA generativa de forma segura e protegida.
Fazer isso sem esses controles e uma compreensão do risco não apenas deixa as organizações expostas, mas significa que seu projeto não atingirá as metas da empresa em geral e, portanto, não causará impacto.
