Risk management for AI systems

Abstract

Η ταχεία ενσωμάτωση των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης (AI) σε διάφορους τομείς έχει μεταμορφώσει πολλές διαδικασίες της καθημερινότητας, προσφέροντας πρωτοφανείς εξελίξεις στην αποτελεσματικότητα κατά την ολοκλήρωση τους και τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, αυτή η εξέλιξη έχει επίσης εισαγάγει σημαντικούς κινδύνους, συμπεριλαμβανομένων σοβαρών κινδύνων ασφαλείας και συμμόρφωσης καθώς και ηθικά διλήμματα που απειλούν την ακεραιότητά αυτών των καινούργιων συστημάτων. Ο σκοπός αυτής της διπλωματικής είναι να εξελίξει το σχεδόν ανύπαρκτο τοπίο της διαχείρισης κινδύνου για τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, με στόχο την ανάπτυξη ενός ολοκληρωμένου πλαισίου που αντιμετωπίζει τις μοναδικές προκλήσεις της αξιολόγησης και βελτίωσης τους. Η έρευνα ξεκινά με μια ενδελεχή βιβλιογραφική ανασκόπηση, εξετάζοντας τις υπάρχουσες θεωρίες και πλαίσια διαχείρισης κινδύνου, συμπεριλαμβανομένων των κατευθυντήριων γραμμών του ENISA και των προτύπων ISO, ενώ προσδιορίζονται επίσης κρίσιμες κατηγορίες κινδύνου που αφορούν αποκλειστικά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και αντίστοιχα μέτρα για την εξάλειψη τους. Η μελέτη στη συνέχεια προτείνει ένα νέο μοντέλο διαχείρισης κινδύνου προσαρμοσμένο ειδικά για τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, ενώνοντας κάτω από την ίδια ομπρέλα αρχές από την κυβερνοασφάλεια, τη διακυβέρνηση και τις ήδη υπάρχουσες δεοντολογικές κατευθυντήριες γραμμές. Τέλος, παρουσιάζεται η μελέτη μιας περίπτωσης ενός συστήματος ανίχνευσης απάτης που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη σε ένα χρηματοπιστωτικό ίδρυμα, η οποία απεικονίζει την πρακτική εφαρμογή του προτεινόμενου πλαισίου. Αυτή η παρουσίαση επαληθεύει τη λειτουργική επιτυχία του μοντέλου με την επιτυχή ολοκλήρωση της διαδικασίας διαχείρισης κινδύνου, έχοντας υπολογίσει ρίσκα και πιθανά μέτρα που θα μπορούσαν να παρθούν για τoν μετριασμό ή ακόμα και την ολοκληρωτική εξάλειψή τους. Τα αποτελέσματα αποκαλύπτουν σημαντικές βελτιώσεις στην λειτουργική αποτελεσματικότητα του συστήματος, ενώ ταυτόχρονα αντιμετωπίζονται προκλήσεις που σχετίζονται με το απόρρητο των δεδομένων και την κανονιστική συμμόρφωση. Τα ευρήματα αυτής της διατριβής συμβάλλουν στην αυξανόμενη γνώση σχετικά με τη διαχείριση κινδύνου τεχνητής νοημοσύνης, παρέχοντας μια δομημένη προσέγγιση που μπορούν να υιοθετήσουν οι οργανισμοί για τον αποτελεσματικό μετριασμό των κινδύνων. Δίνοντας έμφαση στη σημασία της συνεχούς παρακολούθησης και της προσαρμοστικότητας στις στρατηγικές, αυτή η έρευνα στοχεύει να προωθήσει μια ασφαλέστερη και πιο αξιόπιστη ανάπτυξη συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας την ανθεκτικότητά τους σε ένα περιβάλλον που επικεντρώνεται όλο και περισσότερο σε αυτή.