Управление ИИ и ИИ-комплаенс: в чем разница?

Основное различие заключается в том, что управление ИИ — это внутренняя система, которую компания разрабатывает для ответственного использования ИИ. ИИ-комплаенс, в свою очередь, позволяет доказать регуляторам соблюдение применимых законов и правил. Эти термины часто используют как синонимы, но они решают разные задачи. Ограничившись только ИИ-комплаенсом, компания может отчитаться перед регуляторами, но фактически не будет контролировать работу своих моделей. Если внедрить только управление ИИ, компания получит рабочие инструменты контроля, но не сможет доказать их соответствие нормативным стандартам.

Читайте далее, чтобы узнать больше об управлении ИИ и ИИ-комплаенсе, в чем их разница и почему вашей компании нужны оба подхода.

Что такое управление ИИ?

Управление ИИ — это набор политик, ролей и процессов, определяющих, как организация создает, развертывает ИИ и управляет им на протяжении всего жизненного цикла. Этот внутренний проактивный процесс формируется на основе собственных ценностей организации. Он устанавливает защитные рамки еще до того, как система запустится в работу.

На практике управлять ИИ значит принимать повседневные решения, которые гарантируют его подконтрольность. Для этого нужно классифицировать задачи по уровню риска, назначать ответственных за каждую систему и устанавливать критерии согласования. Сюда же входит рутинная работа: мониторинг поведения моделей, ведение журнала решений и проверка на предвзятость. Благодаря этому компания может объяснить, как конкретная система принимает те или иные решения.

Что такое ИИ-комплаенс?

ИИ-комплаенс — это соблюдение внешних требований (законов, нормативных актов, отраслевых стандартов и договорных обязательств), регулирующих использование искусственного интеллекта. В отличие от управления ИИ, комплаенс не опирается на внутренние ценности компании. Его задача — подтвердить, что организация соблюдает применимые к ней правила. Такие нормативные акты, как Закон ЕС об искусственном интеллекте, требуют классифицировать риски, обеспечивать прозрачность алгоритмов и сохранять контроль со стороны человека над системами высокого риска. Компании также все чаще применяют добровольные фреймворки, такие как NIST AI Risk Management Framework, чтобы продемонстрировать надежный и структурированный подход даже там, где законодательная база еще не до конца сформирована.

Основные различия между управлением ИИ и ИИ-комплаенсом

Управление ИИ — это внутренний проактивный процесс. Он зарождается внутри компании и отражает стандарты, которых она сама придерживается. Соблюдение нормативных требований в сфере ИИ оценивается извне и требует фактических доказательств. Этот процесс подтверждает, что организация следует установленным правилам, и полностью опирается на предоставленную ею документацию. Управление ИИ позволяет компании использовать технологии ответственно и выстраивает для этого необходимые механизмы контроля. Комплаенс проверяет соблюдение правил и наличие соответствующих доказательств. Ниже приведены основные различия между этими понятиями.

Как управление ИИ и ИИ-комплаенс дополняют друг друга

Несмотря на различия, управление ИИ и ИИ-комплаенс неразрывно связаны. Если организация уже классифицировала сценарии использования, назначила ответственных и внедрила мониторинг ИИ, выполнить внешние требования не составит труда — достаточно предъявить уже работающие механизмы контроля. Комплаенс без внутреннего управления — это фикция. Документы лишь закрывают пункты в чек-листе, тогда как на практике правила не работают. Реальный ИИ-комплаенс возможен лишь в том случае, когда за ним стоит надежная система внутреннего управления ИИ.

ИИ нужны и управление, и комплаенс

Игнорирование любой из этих составляющих влечет за собой серьезные последствия. Без должного комплаенса компания рискует получить штрафы от регуляторов и надолго испортить репутацию. Без надежного управления внедрение ИИ становится небезопасным и возрастает риск появления теневого ИИ. Оба риска растут по мере того, как ИИ-агенты получают все больше привилегий в корпоративной среде. Поэтому для защиты конфиденциальных данных критически важно контролировать таких агентов и обеспечивать их безопасность.

Защитите ИИ-агентов и привилегированные учетные записи с помощью Keeper^®. Наше решение поможет внедрить принцип наименьших привилегий, вести подробный журнал аудита и контролировать как пользовательские, так и машинные идентификации.