AI Chủ quyền cho các Tổ chức Thuộc Khu vực Kiểm soát: Quản lý Dữ liệu, Mô hình và Môi trường Suy luận Khóa Học Đào Tạo

Nền tảng của AI Chủ quyền

• AI chủ quyền có nghĩa là gì trong các tổ chức thuộc khu vực kiểm soát
• Các động lực về kinh doanh, pháp lý và hoạt động
• Các lĩnh vực kiểm soát cốt lõi: dữ liệu, mô hình, cơ sở hạ tầng và hoạt động

Yêu cầu Quy định và Bản đồ Rủi ro

• Vị trí dữ liệu, quyền riêng tư và nghĩa vụ cụ thể theo ngành
• Lập bản đồ dữ liệu nhạy cảm với các trường hợp sử dụng AI
• Xác định rủi ro vượt biên giới, đăng nhập (logging) và tiếp xúc với bên thứ ba

Quản lý Dữ liệu, Câu lệnh Gợi ý và Nhật ký

• Quản trị câu lệnh gợi ý và các ranh giới sử dụng được chấp nhận
• Chính sách đăng nhập cho câu lệnh gợi ý, phản hồi và siêu dữ liệu
• Thực tiễn về thời gian lưu trữ, che dấu thông tin (redaction), che dữ liệu (masking) và kiểm soát truy cập
• Thực hành: xem xét dòng chảy dữ liệu AI để tìm các khoảng trống trong quản trị

Tùy chọn Lưu trữ Mô hình và Môi trường Suy luận

• Lựa chọn triển khai API công khai, đám mây riêng, tại chỗ và lai
• Các yếu tố để quyết định nơi chạy mô hình
• Đánh đổi giữa kiểm soát, bảo mật, chi phí và sở hữu vận hành

Sự Phụ thuộc vào Nhà cung cấp và Khả năng Di chuyển

• Các mẫu khóa chặt phổ biến trong mô hình, công cụ và nền tảng
• Khả năng di chuyển thông qua kiến trúc mô-đun, giao diện mở và hợp đồng rõ ràng
• Thực hành: đánh giá một nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí chủ quyền

Mô hình Quản trị và Hoạch định Hành động

• Vai trò và trách nhiệm giữa bộ phận CNTT, bảo mật, pháp lý và tuân thủ
• Các quy trình phê duyệt cho các trường hợp sử dụng, mô hình và thay đổi vận hành
• Kỳ vọng về khả năng kiểm toán, giám sát và phản ứng sự cố
• Xây dựng lộ trình AI chủ quyền thực tiễn và các bước tiếp theo