Чтобы соединить точки, если вы пропустили другие наши статьи, ознакомьтесь с:

Последствия отказа моделей машинного обучения в работе

Машинное обучение (ML) — это мощный инструмент, который помогает организациям автоматизировать и оптимизировать широкий спектр бизнес-процессов. Однако использование моделей машинного обучения сопряжено со значительными рисками и проблемами, особенно когда речь идет о соблюдении нормативных требований и этичном использовании данных.

Если модель ML не работает должным образом или действует с нарушением правил, последствия могут быть серьезными с юридической, финансовой и репутационной точки зрения, например:

  • Регуляторные штрафы: организации могут быть оштрафованы регулирующими органами за нарушение нормативных требований, связанных с решениями, принятыми на основе прогнозов или классификаций машинного обучения, таких как конфиденциальность или защита данных клиентов. Например, в секторе финансовых услуг организации могут быть оштрафованы регулирующими органами за нарушение правил, касающихся практики андеррайтинга кредитов.
  • Юридическая ответственность. Организации также могут нести юридическую ответственность за ущерб, причиненный в результате использования ими моделей машинного обучения, которые плохо работают или действуют в нарушение правил. Например, если окажется, что модель отмывания денег, используемая для найма или продвижения по службе, предвзято относится к этнической группе, организация может столкнуться с судебными исками о дискриминации.
  • Ущерб репутации. Вероятно, наиболее существенным интересом организаций при использовании машинного обучения является защита своего бренда. Таким образом, если модели ML работают плохо или действуют с нарушением правил, это может привести к репутационному ущербу. Негативную рекламу и потерю доверия сложно преодолеть, и они могут иметь долгосрочные последствия для репутации и финансовых показателей организации.
  • Потеря клиентов. Последнее, но не менее важное, вышеперечисленное может привести к потере доверия и, следовательно, к потере клиентов. Например, если модель машинного обучения, используемая для целевой рекламы, нарушает правила конфиденциальности, клиенты с меньшей вероятностью будут доверять организации в будущем, поэтому вместо этого будут вести дела с конкурентами.

Чтобы свести к минимуму эти риски, организациям крайне важно внедрять машинное обучение ответственным и этичным образом, следуя передовым методам управления и соответствия (как мы обсуждали в предыдущих статьях), а также постоянно отслеживая свои модели на предмет производительности и соответствия нормативным требованиям. Это гарантирует, что модели машинного обучения, используемые организацией, надежны, прозрачны и соответствуют этическим и ответственным практикам использования данных. Тем не менее, дерьмо может случиться, и все пойдет не так, как ожидалось…

Боль

Итак, если что-то пойдет не так, и модель ML не работает должным образом или нарушает правила, следует ожидать аудита. Это всесторонний обзор операций, финансов или систем организации, проводимый внутренними или внешними аудиторами. В контексте машинного обучения аудит обычно проводится для оценки соблюдения организацией нормативных требований, методов управления данными и управления, а также производительности и точности ее моделей машинного обучения.

Боль аудита моделей машинного обучения и связанных процессов заключается не только в прерывании рабочего процесса машинного обучения, но, в частности, в широком спектре данных и информации, необходимых для составления журнала аудита:

  • Документация по проектированию и разработке модели: планы проекта, технические спецификации, код и обучающие данные, используемые для построения модели.
  • Практики управления данными: политики и процедуры управления данными, включая правила сбора, хранения и использования данных.
  • Данные о производительности модели: данные о производительности модели машинного обучения, включая ее точность, воспроизводимость и показатели полноты.
  • Данные мониторинга и оценки: информация о том, как отслеживается и оценивается производительность модели, а также о любых инцидентах или проблемах, возникших с моделью.
  • Данные о соблюдении нормативных требований: соблюдение соответствующих правил и стандартов, в том числе законов о конфиденциальности и защите данных, а также применимых отраслевых норм.
  • Данные бизнес-процессов: влияние модели машинного обучения на бизнес-процессы организации и то, как модель интегрируется с другими системами и источниками данных.
  • Журналы доступа и событий: данные обо всех артефактах и ​​событиях, связанных с моделью, например вся информация, связанная с доступом, преобразованием и использованием.
  • Юридические и договорные обязательства: юридические или договорные обязательства, связанные с использованием модели машинного обучения, включая соглашения о защите данных, политики конфиденциальности и соглашения об уровне обслуживания.

Объем данных, необходимых для аудита, безусловно, зависит от масштаба и цели аудита, а также от размера и сложности организации и ее процессов машинного обучения. Несмотря на это, сбор и интеграция всех этих данных и информации в контрольный журнал является сложной задачей. Особенно, если это сделано специально. В этом случае ad-hoc характер требует повторных усилий и затрат.

Выигрыш

С другой стороны, аудит может предоставить дополнительную и чрезвычайно ценную информацию о процессах, помимо улучшения производительности модели машинного обучения. Таким образом, каждый аудит помогает выявить технологические риски, связанные с процессом ML. Там аудит может выявить потенциальные недостатки в процессе ML и связанных с ним средствах контроля, которые могут привести к ошибкам, неэффективности или несоблюдению правил, например:

  • Неадекватные или неполные данные. Аудит может определить, являются ли данные, используемые для обучения модели машинного обучения, неполными, предвзятыми или нерепрезентативными для населения, что может привести к неточным прогнозам или дискриминационным результатам.
  • Неадекватная проверка модели. Аудит может проверить, была ли модель машинного обучения надлежащим образом проверена и протестирована, чтобы убедиться, что она является точной, надежной и свободной от предвзятости.
  • Недостаточный мониторинг и обслуживание. Аудит может оценить, внедрила ли организация адекватные процессы мониторинга и обслуживания, чтобы гарантировать, что модель машинного обучения продолжает работать точно, и оперативно выявлять любые проблемы или ошибки.
  • Неадекватное управление и контроль. Аудит может проверить систему управления и контроля процесса ОД, включая политики и процедуры, роли и обязанности, а также разделение обязанностей, чтобы убедиться, что они адекватны и эффективны в управление рисками.

Кроме того, аудит также может помочь выявить риски безопасности в процессах машинного обучения. Модели машинного обучения часто полагаются на большие объемы конфиденциальных данных, что делает их главной целью для атак. Аудит может выявить уязвимости в методах безопасности и управления данными организации, а также любые недостатки в дизайне или реализации модели машинного обучения, которые могут привести к нарушениям безопасности.

Для этого необходимо оценить политики и процедуры контроля доступа организации во время аудита, чтобы гарантировать, что только уполномоченный персонал может получить доступ и управлять моделями ML и связанными данными. Кроме того, можно было бы проанализировать план реагирования организации на инциденты, чтобы оценить способность быстро обнаруживать инциденты безопасности и реагировать на них.

Выявляя и устраняя риски безопасности, организация может снизить вероятность нарушения безопасности, защитить свои конфиденциальные данные и интеллектуальную собственность и сохранить доверие своих клиентов и заинтересованных сторон.

Суть в том, чтобы уменьшить боль и максимизировать выгоду, организациям лучше всего автоматизировать документацию с помощью цифровой цепочки поставок (DCoC).

Лучшие практики

Сбор и систематизацию обсуждаемых данных для аудита можно рассматривать как создание цифровой цепочки поставок (DCoC). Идея DCoC состоит в том, чтобы создать четкую и прозрачную запись об обработке, хранении и использовании данных и цифровых активов, таких как модели ML, которые можно использовать в качестве доказательств в судебных или нормативных разбирательствах.

В контексте аудита процессов ML цель состоит в том, чтобы предоставить четкую и полную запись данных, моделей и процессов, связанных с разработкой, развертыванием и операционным использованием моделей ML. Сюда входят данные, используемые для обучения модели, методы и алгоритмы, используемые для разработки модели, показатели производительности и оценки модели, а также все события, связанные с процессом.

С DCoC организации гарантируют, что данные, собранные для аудита, точны, полны и защищены от несанкционированного доступа. Автоматизация соответствующих DCoC организаций по сбору данных еще больше сокращает разрушительные разовые усилия и расходы и повышает продуктивность их групп по обработке и анализу данных. Они также снижают давление со стороны регулирующих органов благодаря постоянному доступу к журналу аудита для своих групп по обеспечению соблюдения нормативных требований; следовательно, обеспечить непрерывное совершенствование процесса.

Это помогает повысить достоверность и надежность результатов аудита и обеспечивает более прочную основу для соблюдения правовых и нормативных требований. Кроме того, наличие четкой и хорошо задокументированной организации DCoChelps помогает более эффективно реагировать на запросы или расследования со стороны регулирующих органов или других заинтересованных сторон.

Заключение

Модели машинного обучения (ML) используются организациями для оптимизации и автоматизации различных бизнес-процессов. Однако их использование создает значительные риски для организаций, особенно в отношении соблюдения нормативных требований и этического использования данных.

Когда модели ML действуют в нарушение правил или не работают должным образом, организация может столкнуться с нормативными штрафами, юридической ответственностью, репутационным ущербом и потерей клиентов. Чтобы снизить эти риски, организации должны ответственно и этично внедрять модели машинного обучения, следуя передовым методам управления и соответствия требованиям.

Аудиты в рамках надлежащей практики управления машинным обучением помогают оценить соблюдение организацией нормативных требований, управления данными и методов управления, а также производительность и точность ее моделей машинного обучения. Однако, поскольку процесс аудита требует широкого спектра данных и информации для создания контрольного журнала, он является сложным и дорогостоящим. Тем не менее, он дает ценную информацию о рисках процесса, связанных с процессом ML, что может улучшить производительность модели и выявить потенциальные недостатки в процессе ML и связанных с ним элементах управления. Кроме того, аудит может помочь выявить риски безопасности в процессах машинного обучения организации.

В конечном счете, автоматизация документации процесса с помощью цифровой цепочки поставок повышает прозрачность и отслеживаемость, упрощает процесс аудита, улучшает общее управление рисками в организации и снижает затраты.

Следуйте за мной или OriginML, чтобы узнать больше об управлении ML. Следите за обновлениями.

Первоначально опубликовано на https://www.linkedin.com.