Data er blevet en værdifuld ressource for organisationer på tværs af forskellige brancher. Dog er overholdelse af regler og forskrifter ikke kun en juridisk forpligtelse, men også en grundlæggende del af at opbygge tillid og integritet hos kunderne, især inden for højt regulerede sektorer som sundhedsvæsenet og finanssektoren. Når maskinlæringsmodeller kræver varierede data fra forskellige kilder, bliver behovet for en overensstemmende løsning afgørende. Beregningsmæssig governance er opstået som en potentiel løsning for at gøre data tilgængelig for maskinlæring, samtidig med at der sikres styring, sikkerhed og privatliv.
Beregningsmæssig governance giver dataforvaltere mulighed for at fastlægge privatlivsniveauer og adgangskontrol for beregninger. Dette sikrer, at kun autoriserede beregninger, der er i overensstemmelse med forvalterens krav, udføres på dataene i overensstemmelse med privatlivs- og AI-reglerne. Ved at overvåge og spore dataanvendelse kan virksomheder overholde regler som GDPR og HIPAA og beskytte privatliv og sikkerhed for personlige data. Derudover spiller beregningsmæssig governance en afgørende rolle i udviklingen af etiske og ansvarlige AI-modeller, især inden for sundhedsvæsenet, hvor privatliv og overensstemmelse er afgørende.
Traditionelt set mister data sin værdi, når det flyttes fra sin sikre miljø. Dog er federated learning en sikker tilgang til træning af AI-modeller uden at flytte dataene selv. Dette giver dataforvaltere mulighed for at gøre deres data tilgængelige for udviklere i et sikkert miljø og beskytte proprietære data som en værdifuld ressource. Ved at bevare kontrol over dataene og overholde kravene til dataophold kan forvaltere skabe yderligere værdi og overholde regler som GDPR og EU’s AI-lov.
Trods de potentielle fordele er mange virksomheder ikke klar over beregningsmæssig governance som en mulighed for at bevare kontrol over dataene samtidig med at algoritmer sendes til dataene. Dette resulterer i, at organisationer holder deres data i siloer for at imødegå reguleringsmæssige bekymringer, hvilket hæmmer innovation og overensstemmelse. Dog kan omfavningen af beregningsmæssig governance gøre det muligt for organisationer at udnytte deres dataressourcer sikkert og fremme innovation, overensstemmelse og troværdig AI.
I et skiftende reguleringslandskab er det afgørende at være fleksibel og overholde reglerne. Beregningsmæssig governance kan fungere som en katalysator for organisationer til sikkert at udnytte deres dataressourcer og muliggøre innovativ og troværdig AI. Ved at gøre data tilgængelige for maskinlæring og AI på en overensstemmende måde kan virksomheder differentiere sig, forblive konkurrencedygtige og bidrage til udviklingen af produkter, der gavner samfundet. Med beregningsmæssig governance kan vi låse op for det sande potentiale af data og bevæge os mod en fremtid, hvor AI gør en reel forskel i at løse samfundsmæssige problemer.
The source of the article is from the blog meltyfan.es