Bezpieczne wdrażanie AI i LLM – wymagania prawne oraz najlepsze praktyki audytu IT
Sztuczna inteligencja (AI), a w szczególności duże modele językowe (LLM, ang. Large Language Models), coraz częściej wspierają biznes i administrację publiczną. Ich wdrożenie wymaga jednak spełnienia licznych wymagań prawnych oraz zastosowania rygorystycznych praktyk audytu IT. W artykule przedstawiamy najważniejsze aspekty prawne oraz najlepsze praktyki, które pomagają zapewnić bezpieczne i zgodne z przepisami wdrożenie AI.
—
1. Wymagania prawne dotyczące AI i LLM
a. Akt o sztucznej inteligencji (EU AI Act)
W czerwcu 2024 UE przyjęła Akt o sztucznej inteligencji, wprowadzający jednolite ramy prawne dla systemów AI wdrażanych w Europie. Kluczowe obowiązki obejmują:
- Ocenę ryzyka – systemy AI są klasyfikowane według poziomu ryzyka (minimalne, ograniczone, wysokie i zakazane). LLM, wykorzystywane np. do generowania treści lub analizy danych, mogą kwalifikować się jako systemy wysokiego ryzyka, zwłaszcza w sektorach regulowanych (np. ochrona zdrowia, finanse).
- Dokumentację techniczną – producenci i wdrażający muszą zapewnić szczegółową dokumentację opisującą działanie modeli, źródła danych, proces ich przetwarzania oraz mechanizmy kontroli.
- Przejrzystość – użytkownik końcowy powinien być informowany, że ma do czynienia z AI. W przypadku generowania treści należy jasno oznaczyć, że zostały stworzone przez system AI.
- Zarządzanie danymi – obowiązek wykazania, że dane treningowe zostały pozyskane legalnie, są wolne od uprzedzeń i nie naruszają praw autorskich czy RODO.
b. RODO (GDPR)
LLM często przetwarzają dane osobowe, dlatego wdrożenie musi być zgodne z RODO:
- Ocena skutków dla ochrony danych (DPIA) – konieczna dla systemów przetwarzających dane wrażliwe.
- Minimalizacja danych – przetwarzanie jedynie niezbędnych informacji.
- Prawa podmiotów danych – użytkownicy muszą mieć możliwość dostępu do swoich danych, sprostowania lub usunięcia.
c. Odpowiedzialność za szkody
Tworząc lub wdrażając AI, trzeba zapewnić mechanizmy rejestrowania decyzji modelu oraz możliwość wyjaśnienia (tzw. explainability), co ma kluczowe znaczenie przy dochodzeniach zwłaszcza w przypadkach szkód wyrządzonych przez błędne działanie modelu.
—
2. Praktyki audytu IT dla bezpiecznego wdrożenia AI/LLM
a. Ocena dostawców i open source
- Weryfikacja, czy wykorzystywane modele open source lub dostawcy SaaS spełniają wymagania prawne.
- Sprawdzanie, jakie dane trafiają na zewnątrz (np. do chmury publicznej) i czy istnieją ryzyka wycieku danych.
b. Monitorowanie i kontrola dostępu
- Tworzenie planu zarządzania tożsamościami i uprawnieniami użytkowników modeli AI.
- Regularny przegląd logów – kto, kiedy i w jaki sposób korzysta z systemu AI.
c. Testy odporności oraz detekcja biasu
- Testowanie modeli pod kątem błędnych decyzji, dyskryminujących odpowiedzi lub halucynacji.
- Weryfikacja jakości oraz reprezentatywności danych treningowych.
d. Wyjaśnialność (Explainability) i rejestrowanie decyzji
- Implementacja narzędzi umożliwiających śledzenie, jak model podejmuje decyzje (np. mechanizmy XAI – Explainable AI).
- Zapewnienie możliwości audytowania działania modelu zarówno w fazie testowej, jak i produkcyjnej.
e. Szkolenia i zarządzanie zmianą
- Szkolenie pracowników z zakresu korzystania z AI oraz identyfikowania potencjalnych incydentów bezpieczeństwa.
- Jasne procedury reagowania na incydenty i aktualizacji modeli.
—
3. Najważniejsze rekomendacje dla wdrażających AI/LLM
1. Zidentyfikuj regulacje branżowe – poza ogólnymi aktami prawnymi, uwzględnij specyficzne wymagania sektorowe.
2. Przygotuj dokumentację – przechowuj pełną dokumentację systemu AI, źródeł danych oraz decyzji wdrożeniowych.
3. Regularnie przeprowadzaj audyty – zarówno wewnętrzne, jak i z udziałem zewnętrznych ekspertów.
4. Aktualizuj modele i polityki – bądź na bieżąco ze zmianami legislacyjnymi oraz rekomendacjami organizacji standaryzacyjnych (np. ISO, IEC).
5. Dbaj o etykę i transparentność – buduj zaufanie użytkowników oraz partnerów biznesowych przez klarowną komunikację działań związanych z AI.
—
Bezpieczne i zgodne z prawem wdrażanie AI oraz dużych modeli językowych jest złożonym procesem, ale dzięki dobrej znajomości przepisów i stosowaniu najlepszych praktyk audytu IT, można skutecznie wykorzystać potencjał tych technologii bez narażania firmy na ryzyka prawne, finansowe i reputacyjne.