تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي المزيد من القرارات داخل المؤسسات من الناس.إنهم يتعلمون باستمرار من البيانات ويعملون في مختلف القطاعات، مما يؤثر على النتائج في التمويل والسلامة والعمليات والتجربة العملاء.في النهاية، أصبحت الذكاء الاصطناعي مركزًا للعمليات في المؤسسات، مما يتيح القرارات التي لا يمكن أن تتوافق معها العمليات التي تديرها البشر في سرعة أو نطاق. تستخدم المنظمات الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة، وتحسين الدقة، وتسريع اتخاذ القرارات من خلال تحليل البيانات، وتحديد الأنماط، وتحديد الاختلالات. مع التحرك في اتخاذ القرارات من البشر إلى الآلات، ظهر الفجوة المتزايدة بين كيفية اتخاذ القرارات وكيفية السيطرة عليها.إزالة هذا الفجوة يتطلب مراقبة أقوى من المخاطر في الذكاء الاصطناعي، وتوثيق أكثر دقة، والتعرف على النماذج وتحسين البنية التحتية التي تضمن التحقق والرد على الإجراءات في جميع أنحاء المنظمة. Why AI Requires a New Compliance Approach لماذا يحتاج AI إلى نهج جديد للتوافق وتختلف أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من البرمجيات التقليدية، ويمكنهم التعلم والتكيف والتصرف بشكل غير متوقع في استجابة لبيانات جديدة. إن هذه الخصائص تجعل من الصعب التحقق من أنظمة الذكاء الاصطناعي وتفهم كيفية اتخاذ القرارات.على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتطور في الوقت الحقيقي، فإن العديد من أنماط الامتثال الحالية تحاول أن تتواصل معها.لا تم بناءها لإدارة أنظمة تتطور بشكل مستقل أو اتخاذ القرارات مع الحد الأدنى من الشفافية.هذا هو السبب في أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتم التعامل معه كعدد من المخاطر الفريدة، وليس مجرد طبقة أخرى من التحكم. The AI Risks Enterprise Leaders Must Actively Manage المخاطر التي يجب على قادة الشركات إدارةها بنشاط وتواجه الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع العديد من المخاطر المشتركة التي تتطلب الإدارة النشطة: 
 
 
 
 
 
 التناقضات النموذجية: يمكن أن تنتج أنماط الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها على البيانات الخاطئة أو غير الكاملة النتائج التناقضية التي يمكن أن تكون غير عادلة أو تمييزية، مما يؤدي إلى أضرار على السمعة، والخطر القانوني، والرقابة التنظيمية المتزايدة. اعتماداً كبيراً على النتائج AI: دون مراقبة بشرية، قد يتم قبول النتائج التي تم إنشاؤها من قبل AI على قيمة الأفراد، حتى عندما تكون غير دقيقة أو مضللة. الفجوات في الشفافية والمستندات: لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي تعمل في كثير من الأحيان بطرق غير لائقة، يصبح من الصعب تعقب منطق القرار أو تفسير سلوك النماذج بشكل واضح. المخاطر على الخصوصية وحماية البيانات: أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على كميات كبيرة من البيانات. مشاكل مع جودة البيانات والموثوقية: قد تؤثر البيانات التدريبية الخاطئة أو تصميم النماذج الخاطئة على دقة وواقعية النتائج من الذكاء الاصطناعي، مما يؤثر على القرارات في جميع وظائف الأعمال الأساسية. The Enterprise Tension Between Innovation Speed and Regulatory Expectations التوترات بين سرعة الابتكار والتوقعات التنظيمية يقع إدارة المخاطر من AI بشكل متزايد في سلة من الأهداف المتنافسة للشركات، حيث تؤدي القرارات حول خطوات تطوير الذكاء الاصطناعي تأثيرًا مباشرًا على الإدارة والإشراف والمخاطر التنظيمية. Rapid and Continuous AI Innovation وتستخدم الذكاء الاصطناعي حالياً بشكل عميق في تطوير المنتجات والعمليات الداخلية والعمليات التشريعية، وتستبدل الأنشطة اليدوية بشكل متزايد بالتركيز التلقائي، مما يتيح لمجموعات العمل التركيز على أعمال ذات قيمة أعلى. Escalating Regulatory Expectations مع توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي، يزداد التحكم التنظيمي.تدهور الشفافية في اتخاذ القرارات الذكية يزيد من مخاطر الأمن السيبراني ويزيد من صعوبة التحقق. الآن تركز على الوثائق والمسؤولية والمراقبة، وخاصة في حالات الاستخدام ذات التأثير العالي. البرامج التنظيمية البرامج التنظيمية AI Governance as the New Compliance Imperative إدارة الذكاء الاصطناعي كبديل جديد للتوافق تعمل إدارة الذكاء الاصطناعي الفعّال كمنظمة التحكم بدلاً من طبقة إدارية. تتيح المناهج التكيفية للمؤسسات استجابة لمحتويات المخاطر المتقدمة مع تعلم وتكيف الأنظمة الذكية مع مرور الوقت.تتتبع مستمر وتحديث النماذج يضمن تقييم التغيرات وتوثيقها ودعمها من خلال الأدلة.سيتم تطوير برامج الامتثال مع الذكاء الاصطناعي من أجل تجنب فشل السيطرة.تخفيض التوازن يزيد الوعي بالنتائج التنظيمية والمشاكل المحاسبية والأحداث الإلكترونية. تحتاج تقييمات المخاطر أيضًا إلى إعادة تقييم للنشاط الذي يديرها الذكاء الاصطناعي.التقنيات التقييمية التقليدية غالبًا ما تنبهت إلى الاستقلالية والتخصيص والتغيرات في نموذج الذكاء الاصطناعي والمعلومات المستخدمة. يحدد كيفية تحديد المخاطر وتقييمها وإدارةها على مدى دورة الحياة من النماذج. AI risk management framework إطار إدارة المخاطر يجب أن يتم دمج مخاطر الذكاء الاصطناعي في هيكل SOX، والرقابة الداخلية، وإدارة المخاطر للشركة لضمان مراقبة متكاملة، والتحقق من التفتيش، والتمتع بالطاقة التنظيمية. Why AI Governance Is a Board-Level Priority لماذا إدارة الذكاء الاصطناعي هو تركيز على مستوى مجلس إدارة معظم الحوادث ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي تنتهي إلى فشل في دقة البيانات أو الثقة أو الخصوصية.هذه المشاكل تؤثر بشكل مباشر على الثقة في القرارات التي تديرها الذكاء الاصطناعي.ولكن يجب على اللجنة التنفيذية والمديرين التنفيذيين التأكد من أن المؤسسات قادرة على تفسير وتقبيل نتائج الذكاء الاصطناعي باستخدام الأدلة الموثوق بها مع الحفاظ على البيانات ذات الصلة. Governance as Strategic Readiness الإدارة كخطوة استراتيجية وتشكل إدارة الذكاء الاصطناعي والتوافق الآن عنصرًا أساسيًا في مقاومة المؤسسات، وتشمل المنظمات التي تطبق التحكمات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي الحفاظ على الثقة، والحفاظ على الاستعدادات التنظيمية، وتعزيز الاستقرار التشريعي. يدعم الإدارة القوية اتخاذ القرارات المسؤولة ويساعد في التأكد من استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مناسب في بيئات محددة.

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

تم إنتاج هذا الصوت باللغة الأصلية للقصة!

إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي في الامتثال للمعايير للشركات التكنولوجية الحديثة

About Author

تعليقات

شنق العلامات

تم تقديم هذه المقالة في

Related Stories

Best Mobile App Development Companies

Top Industries Which Can Benefit From Augmented Reality App Development

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Top Ecommerce Development Companies

Best Mobile App Development Companies

Top Industries Which Can Benefit From Augmented Reality App Development

Anomaly Detection of Time Series Data using Machine Learning & Deep Learning

Top Ecommerce Development Companies

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps