Questo documento esplora come l’intelligenza artificiale spiegabile contribuisce a costruire fiducia, garantire responsabilità e allinearsi con le esigenze del mondo reale. Sottolinea che l’IA spiegabile non è un lusso, ma un criterio fondamentale per qualsiasi intelligenza artificiale affidabile.
Le leggi e i regolamenti sulla privacy dei dati e sulla sicurezza informatica stanno cambiando rapidamente, e con la crescente popolarità dell’intelligenza artificiale (AI), stiamo iniziando a vedere più azioni normative a livello federale e statale specifiche per l’AI. È importante sapere come la tua azienda può evitare di violare la legge, dato che diversi stati hanno recentemente implementato regolamenti sull’uso dell’AI.
L’ascesa dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) ha rivoluzionato il nostro modo di interagire con la tecnologia, ma questa enorme potenza comporta responsabilità significative. Questa guida esplorerà i concetti fondamentali della sicurezza degli LLM, dai guardrail proattivi ai rischi critici e al panorama normativo che sta plasmando il nostro campo.
La conformità con il Regolamento europeo sull’IA sta diventando rapidamente una priorità per le aziende del Regno Unito che operano nel mercato europeo. Questo articolo esplora le principali obbligazioni previste dal Regolamento e le migliori pratiche per implementare soluzioni di IA etiche.
Nel giugno del 2024, quattordici aziende IT ucraine hanno creato un’organizzazione di autoregolamentazione per sostenere approcci etici nell’implementazione dell’intelligenza artificiale in Ucraina. Questa iniziativa mira a promuovere l’uso responsabile dell’IA e a monitorare la conformità agli standard stabiliti tra i membri dell’organizzazione.
L’intelligenza artificiale generativa sta passando da un’implementazione sperimentale a una pratica, ma le organizzazioni devono affrontare il problema della governance. È fondamentale che i leader delle aziende considerino la governance dell’IA come un’iniziativa chiave e integrino la gestione del rischio fin dall’inizio.
È facile costruire un prototipo di intelligenza artificiale che sembra promettente in una demo, ma è molto più difficile trasformare quel prototipo in un prodotto affidabile e utilizzabile. Questo articolo esplora le sfide che le squadre affrontano nel portare i progetti di IA dalla fase di prova alla produzione scalabile e responsabile.
Sam Peters, il Chief Product Officer di ISMS.online, spiega come i marchi possano costruire modelli di intelligenza artificiale sicuri, etici e conformi nel panorama delle minacce in continua evoluzione. Con l’IA sempre più integrata nelle operazioni aziendali, è fondamentale che le organizzazioni incorporino la governance e la sicurezza fin dall’inizio delle loro iniziative di IA.
L’Allianza Scozzese per l’IA ha pubblicato il suo Rapporto di Impatto 2024/2025, evidenziando un anno di progressi nella promozione di un’intelligenza artificiale etica e inclusiva in Scozia. Il rapporto mostra come l’alleanza abbia trasformato la strategia in azioni tangibili, supportando le persone e le imprese, e contribuendo a plasmare il panorama politico dell’IA in Scozia.
In un panorama ipercompetitivo, non è sufficiente distribuire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM); è necessario un robusto framework LLMOps per garantire affidabilità e conformità. Python, con il suo ricco ecosistema, è il fulcro che unisce prototipazione, monitoraggio e governance in un flusso di lavoro di produzione senza soluzione di continuità.