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Risques de la politique de risque de l'IA - Cinq leçons
Explore les défis liés à la mise en œuvre des cadres de gestion des risques liés à l'IA, en mettant en lumière cinq obstacles majeurs auxquels sont confrontés les parties prenantes lors de l'opérationnalisation de normes telles que le NIST AI RMF et l'EU AI Act.
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Explore les défis liés à la mise en œuvre des cadres de gestion des risques liés à l'IA, en mettant en lumière cinq obstacles majeurs auxquels sont confrontés les parties prenantes lors de l'opérationnalisation de normes telles que le NIST AI RMF et l'EU AI Act.
Programme
- Introduction aux cadres de gestion des risques de l'IA
- Obstacles 1 : Ambiguïté des normes
- Obstacles 2 : Complexité technologique
- Obstacles 3 : Contraintes de ressources
- Obstacles 4 : Chevauchement de la conformité réglementaire
- Obstacles 5 : Considérations éthiques et sociales
- Conclusion et directions futures
- Conclusion du cours et séance de questions-réponses
Aperçu des principaux cadres de gestion des risques de l'IA (NIST AI RMF, EU AI Act)
Importance de la gestion des risques dans le développement et le déploiement de l'IA
Défis dans l'interprétation des directives générales
Études de cas de mauvaise interprétation et résultats
Stratégies pour clarifier et adapter les normes à des contextes spécifiques
Difficulté à évaluer les systèmes d'IA complexes
Limitations des outils actuels d'évaluation des risques
Solutions émergentes et meilleures pratiques pour gérer la complexité
Limites financières et de ressources humaines
Impact sur les petites et moyennes entreprises
Approches pour optimiser l'allocation des ressources et l'efficacité
Naviguer dans plusieurs cadres réglementaires
Conflits et redondances dans les réglementations
Conseils pour atteindre une conformité harmonisée
Équilibrer l'innovation avec la responsabilité sociale
Aborder les questions de biais, d'équité et de transparence
Engager les parties prenantes dans une délibération éthique
Résumé des principaux obstacles et leçons apprises
Changements potentiels dans le paysage des risques de l'IA
Encourager des stratégies de gestion des risques proactives et adaptatives
Revue des concepts clés
Discussion ouverte sur les défis non résolus et les tendances émergentes
Retour d'expérience et enseignements du cours
Sujets
Conférences