什么是AI TRiSM？ （人工智能信任、风险和安全管理）

AI TRiSM 是 Gartner 创造的术语，代表人工智能信任、风险和安全管理。 AI TRiSM 是一个供考虑采用 AI 模型的组织使用的框架，它代表了一种识别和减轻与 AI 系统内的可靠性、安全性和信任相关的风险的综合方法。通过将此框架纳入业务运营中，组织可以确保决策基于可靠的数据源，从而产生更准确和值得信赖的结果。

据环球通讯社报道，AI TRISM 市场出现了显着增长，目前估值到 2022 年将达到 18 亿美元。随着市场的不断发展，预计到 2030 年将达到 60.2 亿美元的价值。这一显着的增长轨迹凸显了AI TRISM 在当今的数字世界中变得越来越重要，组织正在寻求保护其数据和资产免受日益增长的威胁。

组织可以利用 AI TRiSM 做什么？

人工智能模型无法免受网络威胁，其中包括数据泄露、知识产权盗窃、模型操纵等。为了减轻这些风险，AI TRiSM 包含了为 AI 模型创建安全基础的技术，例如数据加密、安全数据存储和多因素身份验证。通过使用 AI TRiSM，公司可以确保 AI 模型产生准确的结果，使他们能够专注于推动增长、提高效率和创造更好的客户体验。借助 AI TRiSM，公司可以实现其目标，例如自动化客户数据分析，以快速识别趋势和改进产品和服务的机会，并通过高级分析和机器学习算法发现见解和趋势，从而最大限度地提高数据价值。

AI TRiSM 框架

AI TRiSM 框架由五个支柱组成，下面将对其进行更详细的解释：

1. 可解释性

有效的人工智能模型部署依赖于可解释性（和模型监控）的双重方法，这使得人工智能系统能够为其决策和预测提供清晰透明的解释。通过定期检查模型，我们可以确保它们按预期运行，而不会引入意外的偏差或错误。这种彻底的方法有助于更深入地了解模型如何运作和制定决策，最终实现数据驱动的决策和明智的战略规划。

2. 模型操作

模型操作（ModelOps）是人工智能开发过程的关键组成部分，涵盖了模型从开发到部署的整个生命周期。这涉及定义和实施用于管理模型的开发、部署和维护的流程和系统。此外，ModelOps 超越了模型本身，还涵盖了底层基础设施和环境，确保模型最佳、高效地运行。这包括确保云资源（包括基础设施、数据存储和处理能力）的可用性和可扩展性，以支持模型的执行和维护。

3. 数据异常检测

当人工智能数据受到损害时，可能会导致异常、不准确和潜在有害的结果，例如有偏见的结果。为了防止出现此类结果，数据异常检测在减少与训练数据相关的错误方面发挥着至关重要的作用，从而防止错误信息的传播。此外，该方法还可以监控和纠正模型漂移的实例，从而确保人工智能系统随着时间的推移保持准确和可靠。

4. 对抗性攻击

AI TRiSM 通过多方面的方法提供针对对抗性攻击的强大防御，其中包括以下组件：

• 对抗性训练 - 通过结合对抗性训练，人工智能模型经过训练可以识别并区分错误数据和干净数据，从而大大降低分类错误的可能性。
• 防御蒸馏 - 这涉及串联训练两个人工智能模型，其中教师模型为学生模型的准确性提供基线，使攻击者操纵系统更具挑战性。
• 模型集成 - 通过聚合多个模型的输出，创建更具弹性和抵御攻击的系统，进一步增强安全性。
• 特征压缩 - 这涉及压缩输入数据，减少对手的搜索空间，并使他们更难利用漏洞。

5. 数据保护

保护敏感数据是当今数字世界的首要问题，特别是在人工智能模型的开发和实施方面。 AI TRiSM 是一种开创性的方法，使企业能够建立强大的政策和程序，以在个人数据从收集到使用的整个生命周期中保护个人数据。这种综合方法对于处理敏感信息的行业（例如医疗保健和金融）至关重要。

AI TRiSM 最佳实践

以下是一些最著名的最佳实践，可帮助您最大限度地发挥 AI TRiSM 的优势：

成立组织工作组

为确保AI TRiSM的成功实施，应成立专门的组织任务组或单位。该工作组将负责制定和实施全面的 AI TRiSM 政策和框架，必须经过严格测试以确保其有效性。工作组必须深入了解如何监控和评估这些政策和框架的绩效，并建立应对可能出现的任何变化或事件的程序。此外，该工作组的任务是让员工了解使用人工智能技术的影响和潜在风险，并提供有关如何有效使用这些技术以最小化潜在风险和最大化收益的培训。

最大化业务成果

企业应优先投资强有力的措施，以确保人工智能系统的安全、隐私和风险管理，因为这将有助于最大限度地发挥其推动业务成果的潜力。这种主动方法涉及实施保护敏感客户数据免遭未经授权的访问或滥用的措施。例如，旨在分析客户数据的人工智能系统应配备强大的安全措施，例如加密、访问控制和定期软件更新，以防止潜在的数据泄露。

让不同的专家参与

人工智能系统的开发是一项多学科的工作，需要来自各个领域的不同专家的投入。通过汇集一系列利益相关者，包括来自技术、法律和道德背景的利益相关者，我们可以确保人工智能系统的设计和实施方式既有效又负责任。全面的 AI TRiSM 计划可以通过结合专家的专业知识来实现，例如可以提供合规和责任问题指导的律师，以及可以评估训练人工智能所需数据的数据科学家。它还应该包括伦理学家，他们可以为负责任的技术应用制定指南。

优先考虑人工智能的可解释性和可解释性

通过使人工智能模型透明且易于理解，我们可以保证它们的行为符合道德和负责任，从而保护客户和公司。为了实现这一目标，我们可以利用开源工具或供应商解决方案来提高可解释性和可解释性。通过深入研究模型的内部工作原理，我们可以获得有价值的见解，了解哪些输入变量对于给定模型最重要，以及如何计算模型的输出。这种透明度使我们能够发现潜在的偏见和违规行为，确保我们的人工智能模型不仅准确，而且值得信赖和负责。

定制方法来确定数据保护的优先级

为了保护有价值的数据，公司必须优先考虑数据保护措施，以保持人工智能系统的准确性和完整性。这可以通过实施一系列解决方案来实现，包括加密、访问控制和数据匿名化，这不仅可以减少数据泄露，还可以确保遵守日益严格的数据隐私法规。然而，重要的是要认识到人工智能模型的不同用例和组件可能需要不同的数据保护方法。通过主动预测和适应这些独特的要求，公司可以确保其人工智能系统不仅安全，而且可以保护客户隐私并维护其声誉，从而保持市场竞争优势。

优先考虑数据和模型的完整性和可靠性

为了确保人工智能模型的可信性和有效性，我们必须优先考虑数据和模型的完整性和可靠性。这涉及监控模型性能和准确性，识别组织的潜在风险，以及将强大的风险管理实践纳入我们的人工智能运营中。为了实现这一目标，我们实施严格的解决方案来保护我们的模型和数据的完整性，使用先进的安全措施来防止操纵。此外，我们必须利用自动化测试来验证模型的准确性并检测数据中的任何异常或错误。

结论

当我们探索人工智能的未知领域时，必须承认效率、自动化和明智决策的好处也伴随着一系列独特的挑战。随着人工智能模型日益渗透到我们的日常生活中，至关重要的是，我们不仅要了解它们的运作方式以及它们依赖的数据，还要主动检测和减少偏差。此外，我们必须警惕地监控第三方人工智能工具，以确保它们不会损害我们的数据。为了实现人工智能的信任和可靠性，我们必须采用整体的风险管理方法，实施强大的控制和监控系统，以防止出现不安全和不可靠的结果。通过采用全面的 AI TRiSM 框架，我们可以释放人工智能的全部潜力，同时保护我们的数字未来。