Khi quản trị AI phụ thuộc vào kỷ luật vận hành

[Love AI]

Các nền tảng hiện đại đặt áp lực lên quản trị AI vì rủi ro thường xuất phát từ hệ thống vận hành chứ không phải chỉ từ mô hình. Bài viết phân tích cách AI dễ phơi bày dữ liệu do kiểm soát lỏng lẻo và nêu các bước thực tế để giảm thiểu rủi ro.

Tiếp cận thực dụng để sẵn sàng với AI​

“Sẵn sàng với AI” ít liên quan tới tham vọng mà nhiều hơn là nhận thức rủi ro. Tổ chức cần xác định mức chịu rủi ro về phơi bày dữ liệu và lỗi, rồi để tiêu chí đó quyết định nơi sử dụng AI, cách thử nghiệm và dữ liệu nào bị cấm.

Thay vì xem sẵn sàng như trạng thái nhị phân, nên coi đó là tiến trình: bắt đầu với các trường hợp ít rủi ro, ít hệ trọng (ví dụ phân tích thường xuyên, dữ liệu không nhạy cảm, hoặc tạo dữ liệu thử nghiệm và tài liệu nội bộ). Việc này giúp đội ngũ học hỏi, quan sát hành vi, tinh chỉnh kiểm soát và xây dựng niềm tin trước khi mở rộng sang các dự án nhạy cảm hơn.

Việc tích hợp công cụ AI hay sinh mã vào hệ thống hiện có cũng cần thời gian để xây dựng độ tin cậy: bắt đầu nhỏ, chứng minh độ tin cậy, và yêu cầu thử nghiệm cùng xác định trách nhiệm trước khi cho AI can thiệp vào quy trình rủi ro cao.

Vệ sinh dữ liệu và quản trị vận hành​

Không có vệ sinh dữ liệu tốt, các triển khai AI dù có ý tốt vẫn có thể phơi bày thông tin chỉ vì AI phản chiếu lại thực trạng dữ liệu. Tổ chức cần nắm rõ dữ liệu tồn tại, cách phân loại và hành trình của dữ liệu đó. Che mờ (masking), ẩn danh (anonymisation) và dọn dẹp dữ liệu không phải là tùy chọn.

Quản trị vận hành phải tiến hóa song hành với công cụ: kiểm soát truy cập tới hệ thống AI, hạn chế sử dụng công cụ cá nhân không quản lý (như trợ lý tạo sinh công khai) và cung cấp các giải pháp được phê duyệt tôn trọng ranh giới tổ chức. Ngoài ra cần giám sát thay đổi quyền truy cập, quá trình sao chép môi trường và làm mới dữ liệu để tránh lỗ hổng ẩn.

• Đánh giá mức chịu rủi ro của tổ chức và quy tắc sử dụng AI tương ứng.
• Lập tồn kho và phân loại dữ liệu, áp dụng masking/ẩn danh nơi cần thiết.
• Bắt đầu với các trường hợp thấp rủi ro để học và xây dựng kiểm soát.
• Yêu cầu thử nghiệm, xác định trách nhiệm và chứng minh độ tin cậy trước khi mở rộng.
• Kiểm soát và tập trung hóa công cụ AI được phép, hạn chế công cụ cá nhân không quản lý.
• Giám sát liên tục quyền truy cập, môi trường sao chép và đường dẫn dữ liệu.

Kết luận: quản trị AI hiệu quả phụ thuộc nhiều vào tính kỷ luật vận hành và chất lượng kiểm soát nền tảng. Tập trung vào vệ sinh dữ liệu, quy trình triển khai nhất quán và chiến lược bắt đầu từ những bước nhỏ sẽ giúp tổ chức giảm thiểu rủi ro trước khi mở rộng ứng dụng AI vào các luồng công việc quan trọng.

Nguồn: Techradar