Navigere i risikoene ved LLM AI-verktøy for datastyring - DATAVERSITY

Navigere i risikoene ved LLM AI-verktøy for datastyring – DATAVERSITY

Tidsstempel: 7. juli 2023 3:25
Kilde node: 2161265

Den plutselige bruken av store språkmodeller (LLM) AI-verktøy, som ChatGPT, Duet AI for Google Cloud og Microsoft 365 Copilot, åpner nye grenser innen AI-generert innhold og løsninger. Men den utbredte bruken av disse verktøyene vil også snart skape en episk flom av innhold basert på ustrukturerte data – som representerer et enestående risikonivå for datastyring. 

I dette innlegget vil jeg utforske de fem mest kritiske datastyringsutfordringene som presenteres av LLM AI-verktøy og gi nyttige tips for å håndtere dem.

Bekymringer om personvern

LLM AI-verktøy kan utilsiktet avsløre sensitiv eller privat informasjon, og sette individuelle personvernrettigheter i fare og krenke databeskyttelsesforskrifter. 

Sørg for å gjøre oversikt over hvilke typer data som mates inn i LLM AI-verktøyene og vurder deres sensitivitet. Før du trener modellene, bruk teknikker som dataanonymisering eller maskering for å beskytte personlig identifiserbar informasjon. Til slutt, implementer strenge tilgangskontroller for å begrense hvem som kan hente og samhandle med det AI-genererte innholdet, og sikre at bare autoriserte personer kan få tilgang til sensitive data.

Data Security

Selve volumet av innhold generert av LLM AI-verktøy øker risikoen for datainnbrudd og uautorisert tilgang til verdifull informasjon.

Det er viktig å bruke krypteringsteknikker for å beskytte data mens de overføres og lagres. Vær proaktiv ved å implementere de nyeste sikkerhetsoppdateringene og protokollene for å redusere sårbarheter. Vurder og revider regelmessig sikkerhetstiltak rundt LLM AI-verktøy for å identifisere og adressere potensielle svakheter.

Overholdelsesutfordringer

LLM AI-verktøy kan skape overholdelsesutfordringer ettersom de genererer innhold uten tilstrekkelig hensyn til regulatoriske krav, noe som fører til potensielle juridiske og etiske implikasjoner.

Det er grunnleggende å etablere klare retningslinjer som skisserer hvordan data skal håndteres, og sikre samsvar med relevante forskrifter og etiske retningslinjer. Det er også lurt å innlemme overholdelseshensyn ved opplæring av LLM AI-modeller ved å bruke datasett som er representative for organisasjonens samsvarskrav. Og sørg for å regelmessig overvåke innholdet som genereres av LLM AI-verktøy for å identifisere eventuelle samsvarsavvik og iverksette korrigerende tiltak umiddelbart.

Åpenhet

LLM AI-verktøy fungerer som svarte bokser, noe som gjør det utfordrende å forstå hvordan de genererer innhold, noe som vekker bekymring for skjevheter, rettferdighet og ansvarlighet. 

Det er nøkkelen å inkorporere forklaringsmetoder for å belyse hvordan LLM AI-verktøy tar beslutninger, og gir innsikt i de underliggende prosessene. Evaluer også regelmessig innholdet som genereres av disse verktøyene for potensielle skjevheter og iverksett korrigerende tiltak for å sikre rettferdighet og inkludering, samtidig som du oppmuntrer til åpen kommunikasjon og dokumentasjon angående bruken av verktøyene – for å sikre at interessenter er klar over deres begrensninger og potensielle skjevheter.

Bias og etikk

Siden modeller er opplært til å oppføre seg og resonnere ved å bruke enorme mengder eksisterende data – vanligvis fra historiske interaksjoner – vil modellene begynne å etterligne atferden i de treningsdataene. 

For eksempel, hvis våre tidligere lånegodkjenninger brukte rase eller inntekt eller etnisitet, vil bruk av det som treningsdata ganske enkelt lære modellen å profilere seg og bli potensielt rasistisk.

Arbeid med LLM-modeller krever ekstra forsiktighet for å identifisere tilstedeværelsen av potensiell profilering i dataattributter i treningsdata. Det må også legges vekt på å vurdere svar for utilsiktet partisk eller uetisk atferd uttrykt av modellene. 

konklusjonen

Den raske bruken av LLM AI-verktøy gir både spenning og utfordringer for Data Governance. Å omfavne en proaktiv og helhetlig tilnærming til datastyring vil bidra til å redusere de potensielle fallgruvene og låse opp det fulle potensialet til disse verktøyene samtidig som personvern, sikkerhet og overholdelse av regelverk ivaretas. 

La oss omfavne denne nye æraen av AI på en ansvarlig måte og forme en fremtid der etisk datastyring fortsatt er det viktigste.

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET