Unijna ustawa o sztucznej inteligencji, znana również jako AI Act, jest pionierską regulacją mającą na celu stworzenie ram prawnych dla bezpiecznego i odpowiedzialnego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji w Unii Europejskiej. AI Act wprowadza nowe standardy dotyczące projektowania, rozwoju i wdrażania systemów AI, kładąc szczególny nacisk na ochronę praw podstawowych obywateli UE oraz minimalizowanie ryzyka związanego z AI. Przepisy ustawy obejmują wymagania dotyczące transparentności, odpowiedzialności oraz audytu systemów AI, szczególnie tych, które są klasyfikowane jako „wysokiego ryzyka”.
Wprowadzenie AI Act ma na celu zwiększenie zaufania do technologii AI poprzez zapewnienie, że wszystkie systemy działające na terenie UE są zgodne z określonymi standardami etycznymi i technicznymi. Firmy działające w sektorze AI muszą teraz dostosować swoje procesy do tych regulacji, co stanowi zarówno wyzwanie, jak i szansę na rozwój bardziej zrównoważonych i odpowiedzialnych technologii.
W miarę jak firmy starają się dostosować do unijnej ustawy o sztucznej inteligencji (AI), napotykają różnorodne wyzwania zarówno wewnątrz, jak i na zewnątrz swoich organizacji. Wewnętrzne wyzwania obejmują konieczność efektywnego zarządzania silosami danych, aby stworzyć solidne podstawy dla algorytmów AI, co wymaga skoordynowanego wysiłku wielu zespołów i działów. Zewnętrznie, niepewność wokół szczegółowych wymogów ustawy powoduje konieczność opracowania procedur i strategii zgodnych z przepisami, które zapewnią odpowiednią jakość danych i umożliwią sprawne zarządzanie nimi na dużą skalę.
Zarządzanie silosami danych wymaga współpracy między różnymi działami firmy, takimi jak IT, operacje, marketing, a także zespołami odpowiedzialnymi za rozwój AI. Każdy zespół ma swoje unikalne potrzeby i cele, co dodaje złożoności do procesu zarządzania danymi.
Firmy muszą skutecznie przechwytywać i dokumentować istniejące formuły AI/ML oraz powiązane dane. Ważne jest, aby ocenić ryzyko i nakreślić bezproblemowy proces katalogowania nowych metodologii AI/ML. Właściwe katalogowanie zapewnia, że wszystkie dane są dostępne i zrozumiałe dla osób odpowiedzialnych za rozwój AI.
Jakość danych jest kluczowa dla skuteczności algorytmów AI/ML. Firmy muszą systematycznie oceniać jakość danych, monitorować kluczowe wskaźniki i zapewniać, że dane są aktualne i dokładne. Obserwowalność danych pozwala na śledzenie, jak dane są wykorzystywane i jak wpływają na wyniki algorytmów.
Przepisy dotyczące AI w UE wciąż ewoluują, co powoduje niepewność wśród firm co do konkretnych wymogów. Organizacje muszą być na bieżąco z najnowszymi zmianami i przygotować się na różne scenariusze, aby zapewnić zgodność z przepisami.
Firmy muszą opracować procedury i strategie, które zapewnią zgodność z przepisami unijnej ustawy o sztucznej inteligencji. Obejmuje to nie tylko zbieranie i przechowywanie danych, ale także ich analizę i wykorzystanie w sposób zgodny z regulacjami. Posiadanie solidnych podstaw do zarządzania danymi i algorytmami AI/ML jest kluczowe.
Ważne jest, aby organizacje rozumiały metadane i pochodzenie danych, które wykorzystują. To pozwala na ocenę, czy dane są odpowiednie do określonych zastosowań AI/ML oraz czy spełniają wymagania regulacyjne.
Identyfikacja wiarygodnych i nadających się do ponownego wykorzystania zbiorów danych jest kluczowa. Organizacje powinny selekcjonować dane pod kątem zastosowań AI/ML, a także regularnie oceniać i rozszerzać zbiory danych, aby zapewnić ich aktualność i przydatność.
Rejestrowanie zestawów danych i ich cech jest istotne dla oceny potencjalnego wpływu na podstawie unijnej ustawy o sztucznej inteligencji. Klasyfikacja danych pomaga w zarządzaniu ryzykiem i zapewnia, że dane są wykorzystywane zgodnie z regulacjami.
Wykorzystanie AI/ML do zarządzania danymi może pomóc w zapewnieniu zgodności z przepisami oraz poprawie efektywności procesów. Warto, aby firmy tworzyły wielodomenowe zespoły odpowiedzialne za przegląd danych i strategii AI/ML, co zapewni lepsze zrozumienie i wykorzystanie danych.
Zarządzanie danymi w ramach unijnej ustawy o sztucznej inteligencji wymaga od firm skoordynowanego wysiłku, aby sprostać zarówno wewnętrznym, jak i zewnętrznym wyzwaniom. Kluczowe jest posiadanie wysokiej jakości danych, solidne procedury i strategie zgodności, a także efektywne zarządzanie silosami danych. Poprzez właściwe podejście do katalogowania, klasyfikacji, jakości i obserwowalności danych, organizacje mogą lepiej przygotować się na przyszłe regulacje i skutecznie wykorzystywać AI/ML w swojej działalności.
