W następstwie nowych regulacji zarządzanie danymi jest trudniejsze, jednak korzystanie z prywatnej sztucznej inteligencji pomoże firmom odnaleźć się w nowym otoczeniu prawnym.
Z najnowszego raportu AI Chamber wynika, że 90% firm w Europie Środkowo-Wschodniej (CEE) wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe[1]. Obecnie zarówno dostawcy modeli AI, jak i ich kontrahenci zastanawiają się, jak wykorzystać nowe możliwości technologiczne, zachowując jednocześnie zgodność z przepisami. Equinix, globalna firma zajmująca się infrastrukturą cyfrową, zwraca uwagę, że w chwili obecnej żadna organizacja nie jest w pełni gotowa do przestrzegania ustawy o sztucznej inteligencji, a liderzy mają wiele do zrobienia, aby dostosować firmy do nowej rzeczywistości.
Ustawodawcy wprowadzili nowe wymogi w zakresie zarządzania danymi, zgodnie z którymi zbiory wykorzystywane do trenowania algorytmów powinny być przede wszystkim reprezentatywne, wolne od błędów i kompletne[2]. Firmy będą zatem zobowiązane do dokładniejszej analizy danych wykorzystywanych do trenowania modeli.
Aby modele AI mogły skutecznie działać muszą być trenowane na obszernych zbiorach danych. Algorytmy są więc tylko tak dobre, jak dane, na których są szkolone. Celem nowych przepisów jest skłonienie organizacji do dokładniejszej weryfikacji pochodzenia wszelkich nowych danych. Jednak w czasach, kiedy firmy muszą stale rozszerzać zbiory, aby trenować najlepsze możliwe modele sztucznej inteligencji, przepisy w obecnym kształcie mogą to utrudniać. Możliwe będzie korzystanie z baz danych lub modeli AI, które są w pełni zgodne z nowymi dyrektywami. Z jednej strony zmniejszy to możliwości nieograniczonego eksperymentowania oraz trenowania AI, a z drugiej zabezpieczy przed danymi o nieakceptowalnych lub niespełniających wymogów parametrach – mówi Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce.
Dla firm kluczowe jest, aby leżące u podstaw ich działalności modele sztucznej inteligencji działały płynnie zawsze, gdy są potrzebne. Prawodawcy dostrzegli tę potrzebę, stwierdzając, że systemy AI wysokiego ryzyka będą działać bez zakłóceń, jeśli zostaną dla nich opracowane plany awaryjne i systemy tworzenia kopii zapasowych[3].
Firmy mogą postępować zgodnie z tymi wytycznymi, tworząc kopie zapasowe danych zarówno lokalnie na własnych serwerach, jak i w chmurze. Geograficzna dywersyfikacja dostępu do centrów danych odegra tu ważną rolę, a na znaczeniu jeszcze bardziej zyska współpraca z niezawodnymi dostawcami infrastruktury cyfrowej, którzy oferują globalny zasięg centrów danych gotowych do obsługi sztucznej inteligencji oraz rozwinięty ekosystem dostawców usług w chmurze.
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji skłania firmy do zmiany sposobu myślenia o centrach danych. Przedsiębiorstwa potrzebują dobrze zoptymalizowanej infrastruktury technicznej, która będzie w stanie obsłużyć coraz więcej danych bez generowania znacznych opóźnień. Dostawcy będą się musieli wykazać elastycznością, aby jak najszybciej podłączać platformy sztucznej inteligencji do chmury, co pozwoli firmom uniknąć przestojów. Mamy sygnały z rynku sugerujące, że organizacje poszukują obecnie dostawców centrów danych, którzy wdrażają technologie maksymalizujące wydajność serwerów, takie jak chłodzenie cieczą czy dywersyfikacja źródeł energii – dodaje Sylwia Pyśkiewicz.
Dla firm, które chcą wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, trend w kierunku większej złożoności regulacyjnej może być zniechęcający. Wiele organizacji postrzega chmurę publiczną jako naturalny sposób obsługiwania sztucznej inteligencji we własnym zakresie, ponieważ nie wymaga ona budowania firmowych serwerowni. Z kolei niektóre podmioty decydują się na działania hybrydowe, tj. przechowywanie wrażliwych danych w chmurze prywatnej, podczas gdy inne informacje znajdują się w chmurze publicznej.
Szeroka dostępność centrów danych na całym świecie pozwala organizacjom zachowanie elastyczności i dywersyfikowanie bezpieczeństwa wrażliwych informacji. W rezultacie firmy na każdym etapie wdrażania sztucznej inteligencji mogą korzystać z dokładnie takich rozwiązań, jakich potrzebują.
[1] AI nie tylko dla wielkich korporacji – sztuczną inteligencję stosuje 90% MŚP (dlahandlu.pl)
[2] Artykuł 10: Zarządzanie danymi i danymi, Akt UE w sprawie sztucznej inteligencji.
[3] Artykuł 15: Dokładność, solidność i cyberbezpieczeństwo, Akt prawny UE w sprawie sztucznej inteligencji.