Risques de la politique de risque de l'IA - Cinq leçons

Aperçu

Plongez dans les "Risques de la Politique de Risque AI - Cinq Leçons" et explorez les complexités de l'intégration des cadres de gestion des risques AI. Cet événement met en lumière cinq défis significatifs auxquels sont confrontées les parties prenantes dans leur effort pour appliquer efficacement des normes comme le NIST AI RMF et l'EU AI Act.

Obtenez des perspectives sur les obstacles vitaux qui peuvent entraver l'opérationnalisation des protocoles AI et apprenez des stratégies pour surmonter ces défis.

Que vous soyez un professionnel de l'AI ou impliqué dans la gouvernance de l'AI, cette discussion promet d'améliorer votre compréhension des complexités de la gestion des risques AI.

Programme

• Introduction aux cadres de gestion des risques de l'IA
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
• Obstacles 1 : Ambiguïté des normes
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
• Obstacles 2 : Complexité technologique
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
• Obstacles 3 : Contraintes de ressources
Limites financières et de ressources humaines
Impact sur les petites et moyennes entreprises
Approches pour optimiser l'allocation des ressources et l'efficacité
• Obstacles 4 : Chevauchement de la conformité réglementaire
Naviguer dans plusieurs cadres réglementaires
Conflits et redondances dans les réglementations
Conseils pour atteindre une conformité harmonisée
• Obstacles 5 : Considérations éthiques et sociales
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
• Conclusion et directions futures
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
• Conclusion du cours et séance de questions-réponses
Revue des concepts clés
Discussion ouverte sur les défis non résolus et les tendances émergentes
Retour d'expérience et enseignements du cours

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Conférences