データガバナンスのための LLM AI ツールのリスクを回避する

プラトン再発行

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ChatGPT、Google Cloud 用 Duet AI、Microsoft 365 Copilot などの大規模言語モデル (LLM) AI ツールの突然の出現により、AI 生成のコンテンツとソリューションに新たな境地が開かれています。しかし、これらのツールの広範な利用により、間もなく非構造化データに基づく膨大なコンテンツが大量に生成され、データガバナンスにとって前例のないレベルのリスクが生じることになります。

この投稿では、LLM AI ツールによってもたらされる XNUMX つの最も重要なデータガバナンスの課題を検討し、それらに対処するための役立つヒントを提供します。

データプライバシーに関する懸念

LLM AI ツールは機密情報や個人情報を誤って公開し、個人のプライバシー権や侵害を危険にさらす可能性があります。データ保護規則.

LLM AI ツールに供給されるデータの種類を必ず把握し、その感度を評価してください。モデルをトレーニングする前に、データの匿名化やマスキングなどの手法を適用して、個人を特定できる情報を保護します。最後に、厳格なアクセス制御を実装して、AI が生成したコンテンツを取得して操作できるユーザーを制限し、許可された個人のみが機密データにアクセスできるようにします。

データセキュリティ

LLM AI ツールによって生成される膨大な量のコンテンツにより、次のようなリスクが高まります。データ侵害貴重な情報への不正アクセス。

データの転送中および保存中にデータを保護するには、暗号化技術を利用することが不可欠です。最新のセキュリティパッチとプロトコルを実装して脆弱性を軽減し、予防的な対応を続けます。定期的に評価および監査するセキュリティ対策 LLM AI ツールを中心に、潜在的な弱点を特定して対処します。

コンプライアンスの課題

LLM AI ツールは、規制要件を適切に考慮せずにコンテンツを生成するため、コンプライアンス上の問題を引き起こす可能性があり、潜在的な法的および倫理的な影響につながります。

データをどのように扱うべきかを概説する明確なポリシーを確立し、関連する規制や倫理ガイドラインとの整合性を確保することが重要です。また、組織のコンプライアンス要件を表すデータセットを利用して LLM AI モデルをトレーニングするときに、コンプライアンスに関する考慮事項を組み込むことも賢明です。また、LLM AI ツールによって生成されたコンテンツを定期的に監視して、コンプライアンスの逸脱を特定し、迅速に是正措置を講じるようにしてください。

透明性

LLM AI ツールはブラックボックスとして動作するため、コンテンツがどのように生成されるかを理解することが難しく、バイアス、公平性、説明責任に関する懸念が生じます。

LLM AI ツールがどのように意思決定を行うかを明らかにし、基礎となるプロセスへの洞察を提供するには、説明可能性の手法を組み込むことが重要です。また、これらのツールによって生成されたコンテンツの潜在的なバイアスを定期的に評価し、公平性と包括性を確保するために是正措置を講じるとともに、ツールの使用に関するオープンなコミュニケーションと文書化を奨励し、利害関係者がツールの限界と潜在的なバイアスを確実に認識できるようにします。