AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಭ್ರಮೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ, ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಪ್ರಭಾವದೊಂದಿಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗದಂತಹ AI- ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಪಾಯದ ಹಸಿವಿನೊಳಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವುದು
• ಏಕರೂಪತೆಯ ಬದಲು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ಹೊಂದಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಮಾನವ ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ

ಮೌಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ಒಂದೇ ನಾಣ್ಯದ ಎರಡು ಬದಿಗಳು. AI ಮೌಲ್ಯದ ಹೊಸ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಹೊಂದಿರದ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿರಿಯ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರಿಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅಪಾಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು (ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ; ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ, ಅಳೆಯುವ, ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಇಡುವ ಶಿಸ್ತು). ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನೀವು AI ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಪಾಯಗಳು, ಅವುಗಳ ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಗುರಿಯು "ಅಪಾಯ ಇರುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ" ಅಥವಾ "ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲ ಎಂಬಂತೆ ವರ್ತಿಸುವುದು" ಅಲ್ಲ; ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕ ಅಪಾಯದ ಹಸಿವಿನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಉಪಕ್ರಮವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವುದು; ಸಂಸ್ಥೆಯು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಿದ್ಧವಿರುವ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ.

AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳು

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ IT ಅಪಾಯಗಳು (ದುರ್ಬಲತೆ, ನಿಲುಗಡೆ) ಇನ್ನೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ; ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ:

ಅಪಾಯದ ಪ್ರಕಾರ

ನಿಮ್ಮ ಅರ್ಥವೇನು?

ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವದ ಉದಾಹರಣೆ

ಭ್ರಮೆ

ಇದನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಇದು ನಂಬಲರ್ಹವಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು

ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ, ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ

ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ

ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅನ್ಯಾಯದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ

ತಾರತಮ್ಯದ ನೇಮಕಾತಿ/ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರ

ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ

ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಸೋರಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ

ಕೆವಿಕೆಕೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆ, ಖ್ಯಾತಿಯ ನಷ್ಟ

ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್

ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿ

ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಶಾಂತವಾಗಿ ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವುದು

ಚಟ

ಒಂದೇ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ

ಬೆಲೆ/ಪ್ರವೇಶ ಆಘಾತ

ವಿವರಿಸಲಾಗದಿರುವಿಕೆ

ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣ ತಿಳಿಯುತ್ತಿಲ್ಲ

ಆಡಿಟ್ ಮತ್ತು ಆಕ್ಷೇಪಣೆ ತೊಂದರೆ

ಇಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪದಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅನ್ಯಾಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐತಿಹಾಸಿಕ ನೇಮಕಾತಿ ಡೇಟಾವು ಒಂದು ಗುಂಪಿಗೆ ಒಲವು ತೋರಿದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಸಹ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾಡೆಲ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಹಳೆಯದಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಪಂಚವು ಬದಲಾದಂತೆ ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮೌನವಾಗಿ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ (ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು, ಹೊಸ ನಡವಳಿಕೆಗಳು).

ಸಲಹೆ: ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ "ಆಗಬಹುದು/ಆಗುವುದಿಲ್ಲ" ಆದರೆ ಎರಡು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ: ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಎಷ್ಟು ಸಾಧ್ಯತೆ) ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮ (ಅದು ಸಂಭವಿಸಿದರೆ ಎಷ್ಟು ಹಾನಿ). ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ + ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರನ್ನು ಮೊದಲು ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಕಡಿಮೆ + ಕಡಿಮೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವವರನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಣ್ಗಾವಲು

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶವು ಒಂದೇ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕಣ್ಗಾವಲು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ:

• ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ (ಇನ್ಸೆಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್, ಬುದ್ದಿಮತ್ತೆ): ಬೆಳಕಿನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ವೇಗದ ಆದ್ಯತೆ.
• ಮಧ್ಯಮ ಅಪಾಯ (ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ವಿಷಯ, ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ): ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ, ಮಾದರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ.
• ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ (ಕ್ರೆಡಿಟ್, ನೇಮಕಾತಿ, ಆರೋಗ್ಯ, ಕಾನೂನು): ಕಡ್ಡಾಯ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು, ಪೂರ್ಣ ನೋಂದಣಿ, ನಿಯಮಿತ ಆಡಿಟ್.

ಈ "ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ" ವಿಧಾನವು EU AI ಕಾನೂನಿನ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿದೆ (ಘಟಕ 9).

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಚಕ್ರ

1. ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಉಪಕ್ರಮಕ್ಕೆ AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ.

2. ಸ್ಕೋರ್ ಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವ. ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎರಡು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.

3. ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ, ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಪೂರೈಕೆದಾರರ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ.

4. ಉಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ಅಥವಾ ನಿಲ್ಲಿಸಿ. ಕಡಿತದ ನಂತರ ಉಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯವು ಹಸಿವಿನೊಳಗೆ ಇದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಯತ್ನ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ.

5. ವೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಪಾಯಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ; ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಬೆದರಿಕೆಗಳಿಗೆ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಭ್ರಮೆಯ ವೆಚ್ಚ. ಏರ್‌ಲೈನ್‌ನ ಗ್ರಾಹಕ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಪ್ರಯಾಣಿಕರಿಗಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮರುಪಾವತಿ ನೀತಿಯನ್ನು "ಮಾಡಿದೆ"; ಗ್ರಾಹಕರು ಇದನ್ನು ನಂಬಿ ವಹಿವಾಟು ನಡೆಸಿದ್ದಾರೆ. ನ್ಯಾಯಾಲಯವು ತನ್ನದೇ ಆದ ಬೋಟ್‌ನ ಘೋಷಣೆಗೆ ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಹೊಣೆಗಾರರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿತು. ಪಾಠ: ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಧ್ಯಮ/ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ; ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿತ್ತು. ಅನುಮೋದಿತ ನೀತಿ ಪಠ್ಯಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಬೋಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಮೌನ ಪಕ್ಷಪಾತ. ಒಂದು ಕಂಪನಿಯ ನೇಮಕಾತಿ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಅಸಮತೋಲನದ ಕಾರಣದಿಂದ ಕೆಲವು ಶಾಲೆಗಳಿಂದ ನೇಮಕಾತಿಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸಿತು. ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಯಿತು; ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಅಪಾಯವಿತ್ತು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತ ನ್ಯಾಯದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿದ್ದರೆ ಈ ರೀತಿ ಆಗುತ್ತಿರಲಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಡ್ರಿಫ್ಟ್ನ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆ. ಹೊಸ ವಂಚನೆಯ ಮಾದರಿಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದಾಗ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ ಮಾದರಿಯು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ದುರ್ಬಲಗೊಂಡಿತು; ಮಿಸ್ ದರವು 3 ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ 8% ರಿಂದ 19% ಕ್ಕೆ ಏರಿತು. ಒಳ್ಳೆಯ ಸುದ್ದಿ: ಏಜೆನ್ಸಿಯು ಮಾಸಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿದೆ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಮೊದಲೇ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಷ್ಟವು ಗುಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ.

ನಾಲ್ಕು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಅಪಾಯದ ದಾಸ್ತಾನು:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಾಹಕ. ಕೆಳಗಿನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ: ಭ್ರಮೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಅವಲಂಬನೆ, ವಿವರಿಸಲಾಗದಿರುವುದು. ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯಕ್ಕಾಗಿ, ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಅದರ ಸಂಭವನೀಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ. ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶ: [ಪಠ್ಯ]

2) ಸಂಭವನೀಯತೆ/ಪರಿಣಾಮ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್:

ಸಂಭವನೀಯತೆ (1-5) ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವ (1-5) ಎಂದು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗುಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೆಳಗಿನ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ನೀವು ಮೊದಲ ಮೂರು ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಏಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ಅಪಾಯಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]

3) ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಯೋಜನೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಆದ್ಯತೆಯ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ: [ಅಪಾಯಗಳು]. ಪ್ರತಿ ಅಳತೆಗೆ: ಏನು ಮಾಡಬೇಕು, ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರು, ಯಾವ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯವು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಕಣ್ಗಾವಲು, ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆದಾರರ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿ.

4) ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್:

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ (ಕಡಿಮೆ/ಮಧ್ಯಮ/ಹೆಚ್ಚು) ಕೆಳಗಿನ ಬಳಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ: ಮಾನವ ಅನುಮೋದನೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ, ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇಡಲಾಗುತ್ತದೆಯೇ, ತಪಾಸಣೆ ಆವರ್ತನೆ ಎಷ್ಟು? ಉಪಯೋಗಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಈ AI ಯೋಜನೆಯ ಅಪಾಯಗಳೇನು?"

ತೀರ್ಮಾನ: ಅಪಾಯಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಟ್ಟಿ; ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ, ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

Güçlü: "ನಾವು ಬ್ಯಾಂಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ (ಮನುಷ್ಯನು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ). ಈ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ (ಪಕ್ಷಪಾತ, ವಿವರಿಸಲಾಗದೆ, ಭ್ರಮೆ, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ); ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೂಲಕ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿ; ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.

ಫಲಿತಾಂಶ: ಸನ್ನಿವೇಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಸ್ಕೋರ್, ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಎಲ್ಲಾ ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಅದೇ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು. ಕಡಿಮೆ-ಅಪಾಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು-ಅಪಾಯದ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವಂತೆಯೇ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದೆ; ಕಣ್ಗಾವಲು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು.
• ಭ್ರಮೆಯನ್ನು "ಸ್ವಲ್ಪ ತಪ್ಪು" ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಲ್ಲದೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯು ಮೂಕ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.
• ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ವೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಒಮ್ಮೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಒಂದೇ ಪೂರೈಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿರ್ಗಮನ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ, ವ್ಯಸನವು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬೆಲೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಆಘಾತಕ್ಕೆ ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಒಮ್ಮೆ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅಲ್ಲ; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜೀವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿ ಇಂದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಅದು ನಾಳೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ನಿಯಮಿತ ತಪಾಸಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಿಲ್ ಸ್ವಿಚ್ ಪ್ರತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭಾಗವಾಗಿರಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ IT ಅಪಾಯಗಳ ಮೇಲೆ, AI ಭ್ರಮೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಲಾಗದಂತಹ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಪಾಯದ ಹಸಿವಿನೊಳಗೆ ಇಡಬೇಕು. ಕಣ್ಗಾವಲು ಏಕರೂಪವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಬೇಕು; ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ, ಜನರು ಅಂತಿಮ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ನಿರಂತರ ಚಕ್ರವಾಗಿದೆ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲದೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಈ ಅಪಾಯದ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿಸುವ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ನೀತಿ ರಚನೆಯನ್ನು ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

AI ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ 1 ನೊಂದಿಗೆ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿ, ಮೂರು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ. ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಈ ಮೂರು ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಬಳಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ/ಮಧ್ಯಮ/ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವದ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯವನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಣ್ಗಾವಲು ಹೊಂದಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಚ್ಯುತಿಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆ/ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಯೋಜಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಾಗಿ ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿದ್ದೇನೆ.