Данные стали ценным активом для организаций в различных отраслях. Однако в высокорегулируемых секторах, таких как здравоохранение и финансы, соблюдение не является только юридической обязанностью, но и фундаментальным аспектом построения доверия и непререкаемости с клиентами. Поскольку модели машинного обучения требуют разнообразных данных из различных источников, необходимость соблюдения правил становится решающей. Вычислительное управление представляется потенциальным решением, которое позволяет сделать данные доступными для машинного обучения, одновременно обеспечивая правила управления, безопасность и конфиденциальность.
Вычислительное управление позволяет покровителям данных устанавливать уровни конфиденциальности и контроля доступа к вычислениям. Это гарантирует, что выполняются только разрешенные вычисления, соответствующие требованиям покровителя данных, соблюдая правила конфиденциальности и искусственного интеллекта. Мониторинг и отслеживание использования данных позволяют компаниям соблюдать правила GDPR и HIPAA, защищая конфиденциальность и безопасность персональных данных. Кроме того, вычислительное управление играет ключевую роль в разработке этичных и ответственных моделей искусственного интеллекта, особенно в здравоохранении, где конфиденциальность и соблюдение требований являются критическими.
Традиционно данные теряют свою ценность, когда они переносятся за пределы безопасной среды. Однако федеративное обучение — это безопасный подход к обучению моделей искусственного интеллекта без перемещения самих данных. Это позволяет покровителям данных предоставлять свои данные разработчикам в безопасной среде, защищая важные корпоративные данные как ценный актив. С сохранением контроля над данными и соблюдением требований к месту хранения данных, покровители могут извлечь дополнительную ценность и соблюдать правила GDPR и Закон о искусственном интеллекте Евросоюза.
Несмотря на потенциальные преимущества, многие компании не осознают вычислительное управление как вариант для сохранения контроля над данными при возможности передачи алгоритмов в данные. Это приводит к тому, что организации хранят данные в изолированных хранилищах, чтобы удовлетворить регуляторные требования, что затрудняет инновации и соответствие требованиям. Однако принятие вычислительного управления может позволить организациям безопасно использовать свои активы данных, способствуя инновациям, соблюдению требований и надежному искусственному интеллекту.
В меняющейся регулирующей среде гибкость и соответствие требованиям являются важными. Вычислительное управление может выступать как катализатор для организаций, которые безопасно используют свои активы данных, обеспечивая инновационный и надежный искусственный интеллект. Создание данных доступными для машинного обучения и искусственного интеллекта в соответствии со всеми требованиями позволяет компаниям отличаться, оставаться конкурентоспособными и вносить вклад в разработку продуктов, которые приносят пользу обществу. С вычислительным управлением мы можем раскрыть истинный потенциал данных и двигаться в сторону будущего, где искусственный интеллект действительно сможет решать социальные проблемы.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it