Yıllardır, teknoloji girişimlerinin yenilik yapamadıkları için değil, yönetemedikleri için tökezlediklerini izledik. Şimdi, yapay zeka endüstrilerini son derece hızla yeniden şekillendirmesiyle, birçok kuruluş aynı tuzağa düşüyor: onları sürdürmek için gereken yönetişim temellerini oluşturmadan AI girişimleriyle ilerliyor.
Hata? AI yönetişiminin uygunluk onay kutusu gibi davranılması. Çok sık, kuruluşlar, ilk günden itibaren gömülmesi gerektiğinde modeller inşa edildikten sonra onu cıvatalıyor. Bu yaklaşım, yönetişimi bir iş sağlayıcı yerine bir darboğaz haline getirir. Önyargı, güvenlik boşlukları veya açıklanabilirlik arızaları gibi zamanlarda, gevşemek çok geç ve pahalıdır.
Yönetişim sonradan düşünüldüğünde ne olacağını gördüm. Önceki bir katılımda, bir finansal hizmetler şirketi minimum gözetim ile algoritmik bir kredi platformu sundu. Erken göstergeler umut vericiydi: iş genelinde daha hızlı kararlar, operasyonel verimlilik ve olumlu vızıltı. Ancak güçlü bir yönetişim olmadan, özellikle eğitim verilerinin nasıl temin edildiği ve kararların haklı olduğu konusunda, işler hızla çözüldü. Denetçiler, belirli demografik grupları orantısız bir şekilde etkileyen önyargılı sonuçları ortaya çıkardılar. Şirket, ürünü üretimden çekmek, pahalı bir soruşturma ve iyileştirme çabası başlatmaya ve önemli bir düzenleyici incelemeye karşı karşıya kalmaya zorlandı. Güven, bir kez kayboldu, yeniden kazanılması zor oldu.
Buna karşılık, yönetişimi ilk günden itibaren stratejik bir zorunluluk olarak ele alan bir sağlık kuruluşu ile çalıştım. Yaklaşımları kapsamlıydı. Çapraz fonksiyonel ekipler, çeşitli inceleme panoları, şeffaf belgeler ve çekişmeli test protokolleri ilk AI modeli yayınlanmadan önce mevcuttu. Bir teşhis aracı başlattıklarında, sadece teknik olarak sağlam değildi, güvenilirdi. Düzenleyiciler erken nişanlandı. Doktorlar bunu kullanırken kendinden emin hissettiler. Hastalar amacını anladılar. Yönetişim onları yavaşlatmadı. Daha hızlı dağıtım ve daha geniş bir benimseme yolunu temizledi.
Kırmızı takımlar yönetişim tablosuna aittir
Çok fazla yönetişim çerçevesi sadece kağıt üzerinde mevcuttur. İlkeleri özetliyorlar, ancak bu ilkelerin gerçek dünya baskısı altında nasıl durduğunu asla doğrulamıyorlar. Saldırgan güvenliğin hayati bir rol oynadığı yer burasıdır. Kırmızı takım ve düşmanca test isteğe bağlı değildir. Yapay zeka yönetişimi operasyonel hale getirmek için gereklidirler.
Saldırgan güvenlik, stres testi varsayımlarına, gizli saldırı yüzeylerini ortaya çıkarmaya ve kontrollü geliştirme ortamlarında görülmeyebilecek kötüye kullanım senaryolarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Rakip davranışı simüle ederek, kırmızı ekipler AI korkuluklarının amaçlandığı gibi işlev gördüğünü doğrulayabilir – sadece ideal koşullar altında değil, sistemler manipüle edildiğinde, kötüye kullanıldığında veya sınırlarında çalıştığında. Bu, yönetişimi teorik bir alıştırmadan pratik, baskı tarafından test edilmiş bir temele dönüştürür.
Kuruluşların yapay zeka esnekliği hakkında nasıl düşündüğünü kırmızı bir takım kayması gördük. Başarısızlık modlarını erken getirir, daha gerçekçi tehdit modelleri yaratır ve politika, teknik ve etik önlemleri güçlendiren çapraz işlevsel konuşmaları yönlendirir. Olgun organizasyonlarda, saldırı testleri dağıtımın son aşaması için ayrılmaz. Her modelin yaşam döngüsüne dokunur.
Önce veri, ikinci yapay
Bir başka yaygın yanlış adım, veri katmanı yerine model düzeyinde AI yönetişimine başlamaktır. Veriler, her AI sisteminin hammaddesidir ve yine de birçok kuruluş, bu modelleri besleyen verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve güvenliğini sağlamadan model yönetişimini sürdürmektedir. Bu geriye dönük yaklaşım zayıf temellere ve tespit edilmesi zor başarısızlıklara yol açar.
Güçlü bir AI yönetişim stratejisi, her şeyden önce bir veri yönetişim stratejisidir. Veri kaynaklarına tam görünürlük, rıza ve anonimleştirme konusundaki açık politikalar ve sızıntı veya kötüye kullanımı önlemek için sağlam erişim kontrolleri gerektirir. Bu olmadan, en sofistike AI çerçeveleri bile önyargı, sürüklenme ve sömürüye karşı savunmasızdır.
Erken gömün veya daha sonra ödeyin
Güvenlik ve ürün liderleri için bu risklerin önüne geçmek isteyen, harekete geçme zamanı şimdi. Ve adımlar açık:
- Geliştirme başlamadan önce AI sistemleri için karar hakları ve hesap verebilirlik yapıları oluşturun.
- Teknik, yasal, etik ve iş perspektiflerini içeren çapraz işlevsel yönetişim ekipleri oluşturur.
- Sadece uyumluluk gereksinimlerine değil, doğrudan iş sonuçlarına bağlanan yönetişim metriklerini tanımlayın.
- Ek süreçlere cıvatalamak yerine mevcut ürün iş akışlarına yönetişim oluşturun.
- En başından beri dokümantasyon ve açıklanabilirlik araçlarına yatırım yapın.
- Gerçek dünya koşullarında model davranışını sürekli olarak değerlendiren izleme sistemleri oluşturun.
Bu eylemler sadece riski azaltmakla kalmaz. İnfazını hızlandırırlar. Yönetişim inşa edildiğinde, cıvatalanmış değil, hız, netlik ve güvenin itici gücü olur.
Büyüme kolu olarak yönetişim
En başarılı AI programları yönetişimi sürtünme olarak ele almaz. Bunu yakıt olarak görüyorlar. Doğru yapıldığında, yönetişim daha hızlı inovasyon, net düzenleyicilerin talepleri ve müşterilerin beklediği şeffaflık için bir plan sağlar. Güven yaratır ve güven yaratan şirketleri giderek daha fazla AI güdümlü bir ekonomide farklılaştıran şeydir.
Yönetişim ölçek sağlar. Kuruluşların yeniden işleme, iyileştirme ve itibar onarım döngüsünden kaçınmasına yardımcı olur. Modeller değiştiğinde güvenle lansman yapmalarını ve sorumlu bir şekilde adapte olmalarını sağlar. Başarısızlık maliyetinin yüksek olduğu endüstrilerde – finans, sağlık, kritik altyapı – bu tür esneklik sadece değerli değildir. Bu esastır.
AI’nın rekabet avantajı için yeni savaş alanı olduğu bir ortamda, bu şekilde kullanmayı seçerseniz yönetişim sizin avantajınızdır.
Reklam
LinkedIn Group Bilgi Güvenlik Topluluğumuza katılın!