ポッドキャスト: ストレージとコンプライアンスに対する AI の影響は何ですか?
in Vlog
このポッドキャストでは、人工知能 (AI) の台頭がストレージとコンプライアンスに及ぼす影響について、Vigitrust の CEO、Mathieu Gorge が解説します。
AI のコンプライアンス フレームワークの現状と、この分野のガバナンスが成熟していないことにどう対処するかについて話します。
ゴージ氏はまた、組織が現在の状況の限界を認識しながら、依然として発展し続ける状況をどのように制御できるかについても語ります。
Antony Adshead: IT における法律と規制の観点から AI が与える主な影響は何ですか?
マチュー渓谷: AI は新しいものではないということを理解することが重要だと思います。 これはしばらく前から存在しており、機械学習、またはインテリジェントな機械学習と適切な AI を混同すべきではありません。
実際のところ、ChatGPT などについてはよく耳にしますが、AI はそれをはるかに超えています。
現在、見方によっては、AI 管理に関して 35 ～ 40 の規制や基準が存在します。 これは、約 25 年前のサイバー セキュリティを思い出させるので、興味深いものです。当時、業界は自主規制に努め、大手ベンダーのほとんどが独自のサイバー セキュリティ フレームワークを考案していました。
AI でも同じことが起きています。 たとえば、Cloud Security Alliance が独自のイニシアチブを考案し、IAPP (International Association of Privacy Professionals) が独自の AI ホワイトペーパーを考案したことはわかっています。これは、必要な 60 の重要なトピックが文書化されているという点で、実際には非常に優れています。 ChatGPT の潜在的な影響をはるかに超えた AI について検討するなど。
また、EU では AI プライバシー法が施行され、米国の一部の州でも同様の取り組みが行われており、歴史は繰り返すようです。 そして、それがサイバーセキュリティのようなものであれば、今後 5 ～ 10 年以内に、おそらく 4 ～ 5 つの主要なフレームワークが誕生し、事実上のフレームワークとなり、その他すべてがそれに関連することになるでしょう。 。
現実には、AI を使用すると、入ってくる一連のデータと、基本的に AI によって操作されて別のセットを吐き出すデータ セットが存在します。 そのセットは正確である場合もあれば、正確でない場合もあり、使用できる場合もあれば、有用でない場合もあります。
「（AI規制が）サイバーセキュリティの例に倣えば、今後5～10年以内に、おそらく4～5つの主要なフレームワークが生まれ、それが事実上のフレームワークとなり、その他すべてがサイバーセキュリティに関連することになるだろう」それ”
マチュー渓谷、ヴィジトラスト
問題の 1 つは、現時点では適切なガバナンスが確立されていないことです。そのため、業界では新しい AI ガバナンス コースが多数発表されています。 それは賞賛に値しますが、優れた AI ガバナンスとは何か、特に AI が作成するデータ、ストレージの観点から最終的にどこに保存されるか、コンプライアンスとセキュリティへの影響に関して、私たちは合意する必要があります。
Adshead: これらは企業のストレージ、バックアップ、データ保護にどのような影響を与えますか?
渓谷: 現在、従来のストレージを見るときは、一般的に、環境、エコシステム、データに注目し、そのデータを分類し、それに価値を設定します。 そして、その値と潜在的な影響に応じて、適切なセキュリティを設定し、データの保存に必要な期間とその保存方法、削除方法を割り当てます。
しかし、CRM（顧客関係管理サービス）を見ると、間違ったデータを入れれば間違ったデータが出てくるので、それは 1 つのデータセットです。 つまり、率直に言うと、ゴミが入ったらゴミが出てきます。
AI の場合はそれよりもはるかに複雑なので、ゴミが入っている可能性がありますが、ゴミである可能性のある 1 つのデータセットではなく、多数の異なるデータセットが存在する可能性があり、それらは正確である場合とそうでない場合があります。
ChatGPT を見ると、ちょっとナルシストっぽいですね。 それは決して間違っているわけではありません。もしあなたが何らかの情報を与えて間違った情報を吐き出し、そしてあなたが「いいえ、それは正確ではありません」と言ったとしても、それはあなたが正しいデータセットを与えなかったからであると教えてくれます。 そして、ある段階で、それはあなたとの会話をやめます。いわば、あなたと議論する能力をすべて使い果たしてしまうからです。
コンプライアンスの観点から見ると、マーケティング ドキュメントの作成に AI (複雑な AI または ChatGPT のような単純な AI) を使用している場合は、問題ありません。 しかし、これを財務関連や法律関連の目的で使用する場合、それは絶対に問題ありません。 AI 主導のデータの影響を評価するには、適切なガバナンスと適切なチェックを導入する必要があります。
現時点では初期段階にあり、非常に多くのガバナンスのフレームワークが登場しているのはそのためです。 それらの中には、正しい方向に進んでいるものもあれば、基本的すぎるもの、実装するには複雑すぎるものもあります。 何が起こるかを見る必要がありますが、非常に迅速に決定を下す必要があります。
少なくとも、組織ごとに一連の KPI (主要業績評価指標) が必要です。 では、AI から得られるデータを見るとき、それが正確であることに満足しているのでしょうか、コンプライアンス違反にならないことに満足しているのでしょうか、正しい方法で保存できることに満足しているのでしょうか? ビットデータが保存されず、それがどこに行くのか、何をする必要があるのかもわかりませんが、満足していますか?
これは、適切なガバナンス、AI の適切な使用法を見つけようとするケースです。
まだ始まったばかりですが、私はすべての企業に、今すぐ AI ガバナンス フレームワークの検討を開始し、手遅れで制御できないデータが多すぎる、いわばモンスターを生み出さないように勧めます。