IA generativa nas empresas: reduzindo riscos potenciais

A IA generativa é provavelmente a tecnologia mais popular e mais comentada do mercado. Atingiu quase todos os setores, especialmente o de TI, e também está causando disrupções. Um relatório recente da Salesforce sugere que 67% das empresas de TI Eles planejam priorizar o uso dessas ferramentas de geração de IA nos próximos 18 meses.

O mesmo relatório também afirma que 57% dos líderes da indústria acreditam que a IA generativa é uma tecnologia revolucionária. Isso tem o potencial de transformar o seu negócio. Eles dizem que isso pode ajudá-los a tornar suas operações comerciais mais eficientes e oferecer uma melhor experiência ao cliente.

Embora haja muitos benefícios no uso da tecnologia de IA generativa, ela traz alguns riscos e desafios. Neste artigo, irei discuti-los em detalhes e explorar estratégias eficazes para minimizá-los, já que eu mesmo usei algumas das ferramentas.

O que é?

Em palavras simples, IA generativa refere-se ao uso de algoritmos de IA (Inteligência Artificial) que podem gerar/criar diferentes tipos de resultados sob demanda. Esses algoritmos são treinados em conjuntos de dados muito grandes para gerar resultados como texto, imagens, áudio e vídeo.

Algumas das ferramentas de IA generativa mais populares disponíveis no mercado incluem Bate-papoGPTNo meio da jornada, Dall-E, AlphaCode e Jaspe Bate-papo. Para entender melhor o conceito de IA generativa, vejamos um exemplo simples.

Vamos ver o que a IA generativa pode fazer por você.

Exemplo de IA generativa

Imagine que você tem um conjunto de dados contendo centenas e milhares de imagens de gatos. Você planeja usá-lo para treinar um modelo generativo de IA para que ele possa aprender a identificar diferentes características de um gato, como formato, pelo e olhos.

Assim que o modelo estiver totalmente treinado, você pode pedir-lhe para fazer imagens de gatos, dando-lhe instruções simples. Por exemplo, “Crie a foto de um gato com cauda longa”. O modelo usará tudo o que aprendeu para gerar uma nova imagem de gato que corresponda às suas instruções.

Riscos e desafios da IA ​​generativa

De acordo com Avivah Litanque é vice-presidente e analista distinto do Gartner, os maiores desafios e riscos associados à IA generativa incluem questões de direitos autorais, riscos de segurança cibernética, questões de privacidade de dados, alucinações e deepfakes.

Existem também outros desafios que você pode enfrentar ao usar esta tecnologia. Vamos analisar todos eles detalhadamente.

As preocupações com direitos autorais surgem na IA generativa devido ao extenso treinamento em big data da Internet que é usado para produzir novos conteúdos. O desafio reside no fato de que conteúdos/trabalhos originais que não foram explicitamente compartilhados pelos criadores podem ser usados ​​para gerar resultados.

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Esta questão torna-se especialmente complexa quando se trata de arte gerada por IA, como fotografias, músicas, poemas e histórias.

Por exemplo, quando ferramentas de IA como Midjourney e DALL-E criam imagens baseadas em pistas, elas fazem referência ao seu banco de dados de treinamento. Os dados que utilizam para criar os resultados podem conter fotografias criadas por diferentes artistas sem a devida atribuição.

A falta de divulgação explícita sobre as obras específicas utilizadas para formação torna difícil enfrentar estes desafios de direitos de autor.

Segurança cibernética

De acordo com o mesmo relatório da Salesforce (discutido na introdução), a segurança cibernética é a maior preocupação no uso de IA generativa para empresas. Isto porque 71% dos líderes de TI acreditam que esta tecnologia introduz novos riscos de segurança para dados empresariais sensíveis.

A IA generativa certamente possui recursos avançados para criação de conteúdo, geração de imagens e codificação, mas também pode cair nas mãos de malfeitores online. Eles podem usá-lo para criar ataques sofisticados de phishing e engenharia social.

Isso pode causar danos financeiros e à reputação da sua empresa.

Dados privados

Como já mencionado, as organizações utilizam todos os tipos de informação, incluindo dados dos utilizadores, para treinar os seus modelos generativos de IA, levantando preocupações sobre a privacidade dos dados. Esta é a razão pela qual Itália baniu ChatGPT e alegou que a OpenAI não tinha autorização legal para coletar dados do usuário.

Outro risco de privacidade de dados associado à IA generativa é a exposição potencial de informações comerciais confidenciais e proprietárias.

Quando os funcionários interagem com soluções generativas de chatbot de IA, há uma chance de que eles compartilhem inadvertidamente dados confidenciais. Depois disso, não será possível excluí-lo da memória dos modelos generativos de IA, e eles poderão retê-lo por tempo indeterminado.

Além disso, os fornecedores de ferramentas generativas de IA também podem usar esses dados para treinar outros modelos de IA. Portanto, comprometerá ainda mais a confidencialidade.

Certifique-se de que todos estejam cientes dos problemas de privacidade que as ferramentas de geração de IA levantam em sua empresa.

Alucinações

No contexto da IA ​​generativa, as alucinações referem-se a erros que os modelos de IA podem cometer devido à sua dependência de dados de treino. Apesar das suas capacidades avançadas, os modelos de IA não são humanos e podem interpretar mal as pistas ou fornecer respostas objetivamente incorretas ou tendenciosas.

Isto se torna uma grande preocupação, especialmente quando se confia nesses robôs de IA para obter informações precisas. Identificar essas respostas tendenciosas ou incorretas pode ser muito desafiador. Especialmente porque as soluções de IA se tornaram mais sofisticadas e atraentes nas suas interações.

Questões éticas com o uso de IA

A IA generativa pode ser utilizada indevidamente para divulgar informações falsas e notícias fabricadas, levantando preocupações éticas. Uma dessas práticas é chamada de deepfakes, que envolve a criação de vídeos, imagens e gravações de voz falsas com intenções maliciosas.

Os cibercriminosos podem utilizar esta tecnologia para atacar empresas, políticos e celebridades e prejudicar a sua reputação ou cometer atividades fraudulentas em seu nome.

Um dos exemplos mais populares de deepfakes é a imagem viral gerada por IA do Papa Francisco vestindo uma jaqueta branca da moda. Embora não tenha prejudicado ninguém, serve como um lembrete de que maus atores podem fazer mau uso desta ferramenta de geração de IA.

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Esses criações manipulativas Representam fraude, falsificação de reputação e riscos políticos para indivíduos, organizações e governos.

Resultados de baixa qualidade

Os sistemas de IA generativos às vezes produzem resultados de baixa qualidade que contêm erros e imperfeições. Isso acontece por vários motivos, como falta de dados suficientes, treinamento insuficiente ou uso de modelos complexos.

Quando não houver dados suficientes disponíveis para o sistema de IA aprender, será difícil gerar conteúdo preciso. Da mesma forma, se o sistema não tiver sido treinado ou ajustado adequadamente, produzirá resultados não confiáveis ​​e de baixa qualidade.

A complexidade do próprio modelo de IA também pode contribuir para resultados de baixa qualidade. Modelos complexos requerem recursos computacionais significativos e técnicas de otimização complexas, dificultando a obtenção de resultados consistentes e de alta qualidade.

Menos controle sobre as saídas

Ao usar sistemas generativos de IA, muitas vezes você tem menos controle sobre a natureza exata dos resultados desejados. Embora estes sistemas sejam treinados num conjunto de dados, os resultados gerados nem sempre correspondem aos dados de entrada.

Por exemplo, na geração de imagens, pode ser difícil controlar com precisão o estilo, a composição ou detalhes específicos das imagens geradas. Da mesma forma, na geração de texto, o texto gerado pode divergir do tom, estilo ou precisão desejados.

Esta falta de controle sobre os resultados pode ser uma limitação em situações em que é necessária a adesão estrita a critérios ou diretrizes específicas. Será necessária intervenção manual adicional ou pós-processamento para atingir o nível desejado de controle ou personalização.

Esse processo pode levar muito tempo.

Como reduzir riscos potenciais associados ao uso de IA

Agora que você entende o que é IA generativa, como funciona e quais são suas limitações, vamos discutir como você pode reduzir os riscos e desafios associados a ela.

Preservar a confiança

A confiança é como uma moeda nos negócios e perdê-la pode prejudicar o seu negócio e levar à perda de receitas e talentos. De acordo com o relatório da Salesforce, 45% dos líderes empresariais de TI acreditam que a IA generativa pode impactar negativamente a confiança organizacional.

Se você planeja usar tecnologia de IA generativa em seu negócio, precisará tomar algumas medidas proativas. Você precisará manter relacionamentos positivos com seus clientes, funcionários e partes interessadas.

Abaixo estão algumas dicas eficazes que podem ajudá-lo com isso.

  • Utilize ferramentas e estratégias avançadas de gestão de riscos para garantir o uso responsável da IA ​​generativa.
  • Incentive a transparência explicando claramente como sua empresa usará a IA generativa, incluindo suas capacidades e limitações.
  • Aborde ativamente o preconceito para garantir a justiça e minimizar o risco de resultados indesejados/incorretos.
  • Estabeleça medidas fortes de privacidade de dados para proteger as informações confidenciais que sua empresa gerencia.
  • Proteja a tecnologia instalada na propriedade da sua empresa com vigilância por vídeo empresarial para monitorar quem acessa o prédio.
  • Mantenha-se atualizado com as leis e regulamentos que regem a IA generativa e garanta a conformidade para mitigar riscos legais.

Aborde os riscos de segurança e privacidade

Com o rápido avanço da IA ​​generativa, as ameaças cibernéticas tornaram-se cada vez mais sofisticadas e representam um risco crescente para as organizações.

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Para enfrentar eficazmente estas ameaças em evolução, as empresas devem implementar medidas de segurança robustas. E mantenha-se proativo em seus esforços de segurança cibernética.

A seguir está uma lista de algumas medidas de segurança importantes para lidar com esses riscos.

  • Adote uma política de confiança zero: Implementar uma abordagem de confiança zero significa verificar e autenticar continuamente o acesso aos recursos, independentemente da localização ou rede. Isso o ajudará a garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso a informações confidenciais e a reduzir o risco de acesso não autorizado.
  • Implemente freios e contrapesos com supervisão humana: Incorpore a supervisão humana nos processos para detectar e eliminar conteúdo fraudulento. Você não deve confiar apenas em processos automatizados, pois eles podem tornar sua empresa vulnerável a ataques cibernéticos. O envolvimento humano acrescenta uma camada adicional de segurança, melhorando a capacidade de identificar e mitigar ameaças potenciais.
  • Melhore os controles de proteção contra perda de dados em endpoints: Outra prática de segurança importante é priorizar o fortalecimento dos controles de proteção contra perda de dados em endpoints, como dispositivos de funcionários. Isso envolve a implementação de medidas de segurança, como firewalls. Ele permitirá monitorar e filtrar o tráfego de rede para evitar acesso não autorizado e proteger informações confidenciais.
  • Melhore os controles de proteção contra perda de dados no perímetro: Você também deve usar pelo menos Serviços gratuitos de VPN (rede privada virtual) para melhorar os controles de proteção contra perda de dados no perímetro da rede. Estas ferramentas proporcionarão acesso remoto seguro aos recursos da empresa e garantirão a transmissão segura de dados, protegendo contra interceptação não autorizada.

Melhore a qualidade do conteúdo

Garantir a qualidade do conteúdo e minimizar preconceitos são considerações críticas ao implementar IA generativa em seu negócio. Conforme discutido anteriormente, os resultados fornecidos pelos modelos de IA podem ser tendenciosos ou incorretos. Portanto, você não deve confiar totalmente nessas ferramentas. Sim, eu vi isso em ação!

Imagine a equipe de uma empresa de varejo global usando IA generativa para personalizar ofertas promocionais. Eles precisarão evitar resultados tendenciosos, como oferecer descontos apenas para um determinado grupo demográfico.

Tenha em mente que minimizar resultados incorretos e tendenciosos gerados pela IA pode ser um processo agitado e demorado.

No entanto, você pode eliminar esse problema usando uma ferramenta de terceiros que pode identificar e remover erros e preconceitos de seu conteúdo. Também o ajudará a transformar seu conteúdo (novo e existente) para que não seja vítima de questões de direitos autorais.

Mas eu mesmo os revisaria ou pediria a alguém em quem você confia para revisá-los para ter 100% de certeza do conteúdo antes de publicá-lo.

Cumpra os regulamentos

Cumprir os órgãos reguladores é importante. Isso ocorre porque exige que você tenha uma estrutura de governança bem definida que priorize a implementação de IA responsável e ética.

Embora regras e regulamentos ainda estejam sendo desenvolvidos para o uso responsável da IA ​​generativa, existem alguns regulamentos aos quais você pode recorrer.

Por exemplo, você pode consultar recursos como a OCDE (Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico) ou as Diretrizes Éticas para Inteligência Artificial Confiável. Isso permitirá que você defina princípios e políticas em sua empresa para o uso responsável da IA.

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Para facilitar esse processo, você pode criar comitês multifuncionais de ética em IA em sua empresa para moldar e aplicar diretrizes e políticas éticas. Isso o ajudará a garantir que sua implementação de IA esteja alinhada com considerações éticas e requisitos regulatórios.

Criação e implementação de uma política de IA generativa para empresas

Para gerir eficazmente os riscos associados à IA generativa, é essencial seguir uma estratégia de IA generativa bem definida. Deve ser adaptado às necessidades específicas da sua empresa.

Identifique casos de uso de IA generativa

Comece identificando as maneiras específicas pelas quais a IA generativa será usada em sua empresa. Isso o ajudará a determinar os diferentes níveis de risco associados a cada caso de uso.

Por exemplo, usando gerador Ferramentas de inteligência artificial para escrever postagens em blogs provavelmente será um risco menor em comparação com escrever documentação técnica ou código para desenvolvimento de produto.

Revise e entenda os termos de uso

Os sistemas generativos de IA funcionam com base em dicas e dados de treinamento, e cada sistema tem seu próprio conjunto de regras descritas em termos de uso. É importante revisar e compreender estes termos completamente para proteger os direitos e os dados da sua empresa.

Desenvolver e implementar uma política sobre IA generativa

Colabore com equipes jurídicas, de segurança e de desenvolvimento para elaborar políticas para toda a empresa que abordem especificamente os casos de uso identificados. Semelhante às regras que regem o uso de software de código aberto, estas políticas devem ser detalhadas e delinear as etapas de aprovação pelos departamentos relevantes.

Isso o ajudará a minimizar os riscos associados ao uso do gerador de IA e a garantir a conformidade com os requisitos legais e de segurança.

Compilar uma lista de materiais de software

Mantenha um inventário organizado de todos os produtos de software desenvolvidos com IA generativa. Esse inventário, conhecido como lista de materiais de software, é particularmente importante para transações futuras e due diligence.

Permite fácil rastreamento de produtos de software criados com IA generativa. Isto pode ser útil no estabelecimento de parcerias.

Atualize a política de IA generativa periodicamente

Os sistemas de IA generativa, os seus termos de utilização, casos de utilização e o panorama jurídico estão sujeitos a alterações. É por isso que é necessário atualizar periodicamente as políticas para refletir essas mudanças e manter a sua precisão e relevância.

Palavras finais: Tecnologia útil de geração de IA

Não há dúvida de que a IA generativa é uma tecnologia poderosa que pode ajudar o seu negócio de várias maneiras. No entanto, deve reconhecer-se que, para além das suas vantagens, as ferramentas de geração de IA também apresentam alguns riscos e desafios críticos.

Você deve tomar medidas proativas para minimizar esses desafios ao implementar IA generativa em sua organização.

Espero que este guia tenha ajudado você a entender como você pode conseguir isso para obter o máximo de sua implementação de IA generativa.

Quais ferramentas de geração de IA você tem usado em seu negócio? Eu adoraria ouvir sobre eles nos comentários abaixo.

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