Ключевые риски при внедрении искусственного интеллекта

Широкое внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы, наряду с преимуществами в скорости работы и экономии ресурсов, создает и новые репутационные риски. Любая ошибка ИИ-модели может оказать существенное влияние на доверие к компании. В связи с этим возрастает потребность в системном аудите подобных моделей для предотвращения сбоев.

Как отмечают эксперты, наиболее частыми рисками при использовании ИИ являются утечки данных, когда в промпты или обучающие выборки попадает конфиденциальная информация, подмена данных, на которых обучаются модели, а также целевые атаки на модель. Отдельной проблемой является «дрейф качества», когда со временем модель начинает выдавать иные результаты на новых данных, что без постоянного мониторинга часто первыми замечают конечные пользователи.

Тема аудита искусственного интеллекта находится на стыке нескольких областей: данных, технологий, права и безопасности. Это создает потребность в профильном обучении для специалистов, которым необходимо выстроить проверочные процессы — от разработки критериев до внедрения чек-листов и формирования отчетности.

В рамках курса по аудиту ИИ-моделей эксперты Академии информационных систем разберут:

• Ключевые концепции и терминология искусственного интеллекта.
• Архитектура технологий ИИ и их глубокое понимание.
• Нормативно-правовая база:
• EU AI Act — первый в мире комплексный правовой акт, регулирующий использование ИИ в Европейском Союзе.
• NIST RMF — стандарт (США), предлагающий структурированный подход к управлению рисками для систем ИИ.
• Требования Центрального банка РФ — регулирование применения ИИ в финансовом секторе России, включая аспекты безопасности данных и управления рисками.
• Ограничения 152-ФЗ — особенности обработки персональных данных с использованием технологий ИИ.
• Практический аудит и безопасность.
• Анализ рисков и уязвимостей, связанных с использованием ИИ.
• Освоение методологий аудита для эффективной оценки ИИ-систем.