ทำไมการกำกับดูแล AI จึงล้มเหลวหากไม่มีการกำกับดูแลข้อมูล และ DataOS กำลังปรับโครงสร้างระบบอย่างไร

การกำกับดูแล AI ได้กลายเป็นลำดับความสำคัญสูงสุดสำหรับองค์กรที่กำลังทดลองใช้ระบบอัตโนมัติขนาดใหญ่ ระบบตัดสินใจ และโมเดลเชิงสร้างสรรค์ แต่หลายองค์กรกำลังค้นพบว่ากรอบการกำกับดูแลที่สร้างขึ้นจากนโยบาย คณะกรรมการ และการควบคุมภายหลังกำลังล้มเหลวภายใต้สภาวะในโลกแห่งความเป็นจริง ปัญหาอยู่ที่สถาปัตยกรรม การกำกับดูแล AI พังทลายเมื่อการกำกับดูแลข้อมูลอยู่นอกสแตก

นี่คือช่องว่างที่แพลตฟอร์มอย่าง DataOS ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไข แทนที่จะปฏิบัติต่อการกำกับดูแลเป็นเลเยอร์แยกต่างหากที่นำมาใช้หลังจากการวิเคราะห์หรือเวิร์กโฟลว์ AI ถูกสร้างขึ้น DataOS ฝังการกำกับดูแลเข้าไปในสภาพแวดล้อมการดำเนินงานข้อมูลโดยตรง ความแตกต่างนี้มีความสำคัญ ระบบ AI ไม่หยุดชั่วคราวเพื่อขออนุมัติ และไม่เคารพขอบเขตที่กำหนดในเครื่องมือภายนอก พวกมันทำงานอย่างต่อเนื่อง รวมข้อมูลใหม่ด้วยความเร็ว และเปิดเผยทุกจุดอ่อนในวิธีการนำการกำกับดูแลไปใช้

ในองค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบัน การกำกับดูแลข้อมูลยังคงดำรงอยู่ในรูปแบบของกระบวนการภายนอก กฎการเข้าถึงถูกบังคับใช้ผ่านตั๋ว ความสืบเนื่องถูกสร้างขึ้นใหม่หลังจากโมเดลถูกติดตั้งใช้งาน คำจำกัดความทางธุรกิจถูกบันทึกในแคตตาล็อกที่ขาดการเชื่อมต่อจากสภาพแวดล้อมที่ข้อมูลถูกสอบถามและเรียนรู้ ร่องรอยการตรวจสอบถูกเย็บเข้าด้วยกันข้ามระบบที่ไม่เคยได้รับการออกแบบให้ทำงานเป็นแผงควบคุมเดียว

โครงสร้างนี้อาจตอบสนองการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นระยะ แต่มันเข้ากันไม่ได้กับระบบ AI โดยพื้นฐาน โมเดลรับข้อมูลอย่างต่อเนื่อง แปลงมันข้ามโดเมน และสร้างผลลัพธ์ที่ต้องสามารถอธิบายได้นานหลังจากการฝึกเสร็จสมบูรณ์ เมื่อการกำกับดูแลไม่ถูกบังคับใช้ในขณะที่ข้อมูลถูกเข้าถึงหรือใช้งาน ระบบ AI สืบทอดความคลุมเครือ ความคลุมเครือนั้นปรากฏขึ้นในภายหลังเป็นผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกัน การตัดสินใจที่ไม่โปร่งใส และความเสี่ยงด้านกฎระเบียบที่ยากต่อการติดตามย้อนกลับไปยังแหล่งที่มาเฉพาะ

นี่คือเหตุผลที่ความคิดริเริ่มการกำกับดูแล AI หลายอย่างหยุดชะงัก พวกเขาพยายามกำกับดูแลโมเดลโดยไม่กำกับดูแลรากฐานข้อมูลที่โมเดลเหล่านั้นพึ่งพา นโยบายมีอยู่ แต่ไม่สามารถดำเนินการได้ ความสืบเนื่องมีอยู่ แต่ไม่สามารถนำไปปฏิบัติได้ ความหมายถูกกำหนดไว้ แต่ไม่ถูกบังคับใช้ การกำกับดูแลกลายเป็นเอกสารมากกว่าการควบคุม

DataOS เข้าหาปัญหาจากทิศทางตรงกันข้าม การกำกับดูแลถูกปฏิบัติเป็นข้อกังวลระดับระบบปฏิบัติการ บังคับใช้อย่างสม่ำเสมอข้ามคิวรี API แอปพลิเคชัน และปริมาณงาน AI แทนที่จะติดตั้งการควบคุมเข้ากับไปป์ไลน์ AI การกำกับดูแลถูกฝังเข้าไปในผลิตภัณฑ์ข้อมูลเอง แต่ละผลิตภัณฑ์มีความสืบเนื่อง คำจำกัดความเชิงความหมาย นโยบายการเข้าถึง และบริบทการตรวจสอบของตัวเอง ดังนั้นระบบ AI ใดๆ ที่ใช้งานมันจะสืบทอดข้อจำกัดเดียวกันโดยอัตโนมัติ

การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมนี้เปลี่ยนวิธีการสร้างความไว้วางใจในระบบ AI ความสืบเนื่องถูกจับในขณะที่การตัดสินใจเกิดขึ้น ไม่ใช่สร้างขึ้นใหม่ในภายหลัง การควบคุมการเข้าถึงและการปกปิดถูกนำไปใช้ในเวลาสอบถามมากกว่าที่แหล่งที่มา ทำให้ชุดข้อมูลเดียวกันสามารถแสดงมุมมองที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับว่าใครหรืออะไรกำลังถาม ความหมายที่ใช้ร่วมกันทำให้มั่นใจว่าโมเดล AI ตีความแนวคิดทางธุรกิจหลักอย่างสอดคล้องกันข้ามเครื่องมือและกรณีการใช้งาน ความพร้อมในการตรวจสอบกลายเป็นสถานะเริ่มต้นมากกว่าความคิดหลังจากเหตุการณ์

ในขณะที่องค์กรผลักดัน AI เข้าสู่โดเมนที่ละเอียดอ่อนลึกขึ้นเช่นการเงิน การดูแลสุขภาพ และการปฏิบัติงาน ความสามารถเหล่านี้กลายเป็นสิ่งที่ต่อรองไม่ได้ การกำกับดูแล AI ที่ดำเนินการนอกสแตกข้อมูลไม่สามารถขยายขนาดตามความเร็วหรือความซับซ้อนของระบบสมัยใหม่ แพลตฟอร์มอย่าง DataOS แสดงให้เห็นว่าเมื่อการกำกับดูแลถูกปฏิบัติเป็นโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าการกำกับดูแล ทำให้สามารถทดลองโดยไม่สูญเสียการควบคุม

องค์กรที่กำลังดิ้นรนกับการกำกับดูแล AI ไม่ได้ล้มเหลวเพราะพวกเขาขาดกรอบหรือเจตนา พวกเขาล้มเหลวเพราะการกำกับดูแลขาดการเชื่อมต่อจากการดำเนินการ การกำกับดูแล AI อย่างมีประสิทธิภาพต้องการการกำกับดูแลข้อมูล ณ จุดที่ใช้งาน ทุกครั้ง โดยไม่มีข้อยกเว้น เมื่อการกำกับดูแลถูกฝังเข้าไปในสแตกเอง AI สามารถเคลื่อนที่ได้อย่างรวดเร็วบนรากฐานที่มองเห็นได้ อธิบายได้ และเชื่อถือได้