מהי בינה מלאכותית ריבונית?

בינה מלאכותית ריבונית נשמעת מודרנית ומגניבה, כאילו צוות הריגול הבין-לאומי של ג'יימס בונד שומר על מרכז נתונים תת-קרקעי סודי ביותר. עם זאת, שלא כמו סרט על ג'יימס בונד, בינה מלאכותית ריבונית היא אמיתית ומעשית, והיא משפיעה על יותר מביטחון לאומי בלבד. מדיניות יציבה של משילות על בינה מלאכותית ריבונית ובדיקות טכניות יכולות לסייע בהגנה על נכסי החברה, שמירה על פרטיות הלקוחות והקשחה של תשתיות מחשוב אזרחיות מפני גורמים זדוניים.

ברוב המקרים, הבינה המלאכותית הריבונית היא חלק בלתי נפרד מהנהלים של אבטחת IT, בהשפעת החוקים הלאומיים או הסטנדרטים בתעשייה. הארגון שלכם עשוי להרגיש שהכרחי לאמץ בינה מלאכותית ריבונית כעת או בעתיד הקרוב – ואפילו אם לא, כדאי לשקול לאמץ שיטות עבודה ומדיניות אלה בכל מקרה.

מהי בינה מלאכותית ריבונית?

בפשטות, בינה מלאכותית ריבונית שואפת להבטיח את הייצור המקומי של בינה מלאכותית, כולל נתונים המשמשים לאימון הבינה המלאכותית, נבדקים על ידי הבינה המלאכותית כאשר היא חוקרת שאילתא ונוצרים כפלט על ידי הבינה המלאכותית בתגובה לשאילתא.

בהקשר זה, הבינה המלאכותית הריבונית עשויה לכלול כל סוג של טכנולוגיות שתויגו כ"בינה מלאכותית", כולל למידת מכונה, כדי להבין מגמות בנתונים ולאתר חריגות; שימוש ברשתות עצביות קונבולוציוניות לזיהוי דפוסים או לזיהוי אובייקטים; ותמונות, צלילים או טקסטים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית גנרטיבית. בינה מלאכותית ריבונית עשויה לכלול גם כללים השולטים על שימושים בטכנולוגיות בינה מלאכותית, כמו כללים הנוגעים לפרטיות.

אפשר לחשוב על בינה מלאכותית ריבונית כקשורה, אך לא זהה, לריבונות נתונים. בשלב זה על החברה או הארגון להתחשב בחוקים הלאומיים לגבי מיקום האחסון והעיבוד של הנתונים, ואפילו לגבי האופן שבו הם מועברים בין רשתות. דוגמה לכלל ריבונות היא ה-GDPR של האיחוד האירופי. ארגונים יכולים כעת לפעול לפי שיטות עבודה שיכולות להקל על הטיפול בתאימות עם התפתחות הכללים. לדוגמה, לרוב הארגונים יש מדיניות למשילות נתונים. הרחבת המדיניות הזו לבינה מלאכותית בתחילת הניסויים עשויה למנוע בעיות בהמשך הדרך ולאפשר שימושים מותרים. למערכות בינה מלאכותית עשויים לדרוש גם כללים ייחודיים שמביאים בחשבון כיצד והיכן אומנו מודלי בינה מלאכותית, וכן כיצד והיכן הם ייגשו לנתונים של הארגון בזמן שהם פועלים כדי לספק את התוצאות הטובות ביותר.

בינה מלאכותית ריבונית לעומת בינה מלאכותית ציבורית

מערכות בינה מלאכותית ריבוניות מאחסנות ומנהלות מודלים ונתונים של בינה מלאכותית שעשויים לכלול נתוני תפעול ואימון בכפוף לתקנות ולמגבלות הלאומיות או האזוריות הקשורות לשימוש ביישומי בינה מלאכותית רק על ידי מערכות ואנשים מורשים. תוכלו למצוא פתרונות בינה מלאכותית ריבוניים הנמצאים בשימוש של ממשלות, קבלנים ממשלתיים וספקי שירות, ארגונים שעובדים עבור ממשלות, וכל עסק שמתעסק עם נתונים ויישומים לפי התקנות.

אפשר לחשוב על "בינה מלאכותית ציבורית" כשאר הפתרונות – כלומר, יישומים ונתונים שאינם כפופים לשיקולי בינה מלאכותית ריבוניים ולדרישות תאימות אחרות. רשימה זו כוללת מגוון רחב של יישומים לצרכנים ורשתות עסקיות. חשבו על מודלי השפה הגדולים ששימשו לפונקציות של Google Chat והבינה המלאכותית של פייסבוק, כמו גם מחוללי תמונות רבים, צוברי חדשות, מערכות שיחות ועידה בווידאו ומתרגמי שפה. עם זאת, לא כל תוכנת בינה מלאכותית לצרכן נחשבת "בינה מלאכותית ציבורית". בנקים, ארגוני בריאות, מוסדות חינוך ואחרים עשויים להתעניין בבינה מלאכותית ריבונית.

תובנות מרכזיות

• בינה מלאכותית ריבונית קשורה לריבונות נתונים, אבל ההגדרה שלה רחבה יותר שכן היא כוללת טכנולוגיות ושימושים חדשים לנתונים, כולל מודלים של בינה מלאכותית.
• הקטגוריה כוללת את השימוש ב-GenAI ובלמידת מכונה כאשר מערכות אלה אומנו או שיש להן גישה למקורות נתונים הכפופים לתחומי שיפוט או למגבלות אחרות.
• עם שותפים המציעים אפשרויות לבקרת ריבונות, תשתית ענן מבוזרת יכולה לסייע בהתמודדות עם שיקולים לגבי בינה מלאכותית ריבונית, תושבות נתונים, פרטיות ובקרות גישה.

כל מה שצריך לדעת על בינה מלאכותית ריבונית

בינה מלאכותית ריבונית היא מונח רחב המתייחס לשליטה במערכות בינה מלאכותית שעשויות להיות מושפעות ממגבלות שיפוט. מטרה עיקרית של בינה מלאכותית ריבונית לעיתים קרובות היא לעזור למנוע מנתונים רגישים לעזוב את תחום השיפוט או שלא להיות נגישים לאנשים ללא פרטי האימות המתאימים.

יש שישה היבטים עיקריים שצריך להביא בחשבון בכל הקשור לבינה מלאכותית ריבונית: הבנת התקנות החלות על הארגון שלכם, קביעת תשתית הבינה המלאכותית המועדפת עליכם, יישום בקרות על תושבות נתונים, הקמת בקרות על פרטיות נתונים, ניהול בקרות משפטיות ואבטחת מחסנית הבינה המלאכותית שלכם.

• הבנת התקנות. האם אתם מבינים את דרישות ריבונות הנתונים של המדינה או האזור שלכם? אם כן, סביר להניח שאתם במיעוט. כללים אלה הם לעיתים קרובות מורכבים. עם ריבונות בינה מלאכותית, ייתכן שיהיה עליכם לשקול תחילה את כללי ריבונות הנתונים, ולאחר מכן אולי לשקול כיצד משתמשים בנתונים כדי לאמן אלגוריתמים ואילו תשובות מספקים מודלים מוגמרים של בינה מלאכותית.

• קביעת תשתית הבינה המלאכותית המועדפת עליכם. ניתן ליישם את פתרונות הבינה המלאכותית שלכם באתר הלקוח, בענן, בענן היברידי / במודל מקומי, או אפילו במספר עננים. לעיתים קרובות קל יותר לבנות ולנהל תשתית זו בענן, שם הספק יכול לסייע בשאלות ולספק מערך עשיר של שירותי בינה מלאכותית.

  אם בחרתם בענן, תצטרכו למצוא את המודל המועדף עליכם. האם אתם מחפשים פתרונות תוכנה כשירות שיכולים לספק תוכנה ארגונית יחד עם פונקציונליות בינה מלאכותית? או פלטפורמה כשירות המספקת כלי בינה מלאכותית רבים שתוכלו להשתמש בהם כדי להרכיב מערכות בינה מלאכותית משלכם? אולי תשתית כשירות שבה, בעיקרון, שוכרים שרתים ורשתות ויוצרים הכול לבד? או בעצם שילוב של כל אלו? האפשרויות שתבחרו יקבעו מה נדרש מכם כדי לעמוד בשיקולים הנושגים לבינה מלאכותית ריבונית.

• יישום בקרות על תושבות נתונים. עכשיו כשאתם מכירים את אפשרויות התשתית, הגיע הזמן להעריך את נפח הנתונים, היישומים ותעבורת הרשת שנשארים בגבולות המדינה או האזור המועדף עליכם. אם הספק שלכם יכול לסייע בניהול בעיות הנוגעות לריבונות נתונים, יהיה לכם קל יותר לנהל ריבונות של בינה מלאכותית.

  בהתאם לספק הענן, ייתכן שתוכלו להגדיר בקרות מפורטות מאוד עבור הנתונים, היישומים, העבודה ברשת, תשתית המחשוב ובקרות הגישה הדרושות למשתמש. בהתאם לתעשייה ולדרישות הספציפיות שלכם, ייתכן שתוכלו לטפל בתאימות באמצעות שימוש בענן ציבורי בזמינות מסחרית עם אזורים במדינות רבות. או שאולי תזדקקו לענן ספציפי לממשלה שמטפל בדרישות נוספות. לדוגמה, באיחוד האירופי, ענן ריבוני של האיחוד האירופי עשוי להתאים לכם. במקרים מסוימים, ייתכן שתרצו להריץ ענן מלא במרכז הנתונים שלכם; Oracle מתייחסת לזה כאזור ייעודי. ייתכן אפילו שתרצו ליישם אזורי ענן מבודדים - תשתית שנראית כמו הענן אבל פועלת במנותק מהאינטרנט.

  כל האפשרויות שלעיל צריכות להיות לכם זמינות בתוכנית ריבונות הבינה המלאכותית.

• הגדרת בקרות לפרטיות נתונים. תושבות נתונים מתחשבת במיקום הנתונים, אבל פרטיות הנתונים מתמקדת בסוג הנתונים וכיצד ניתן להשתמש בהם. האם משתמשים יכולים לראות מידע אישי, או רק תוצאות מצטברות מדוח נתונים? אילו סוגי תגובות יכולה הבינה המלאכותית הגנרטיבית להציע בתגובה לשאילתות? זה יכול להיות מסובך, והתוכנה שלכם אולי תזדקק למערכת בקרת גישה גמישה שיכולה לעזור לכם לטפל בתרחישי שימוש מורכבים.

  ייתכן שזה לא יהיה מספיק, למשל, כדי לשלוט בגישה לצ'אטבוט הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלכם. אולי יהיה צורך לתכנן את הצ'אטבוט שלכם כך שיגיב לשאילתות בדרכים מותאמות אישית. החדשות הטובות הן שספקי תוכנת הענן הגדולים, במיוחד אלה המציעים יישומי תוכנה כשירות (SaaS), לרוב רגילים להתמודדות עם תרחישים מורכבים אלה, ורבים מהם הרחיבו את בקרות פרטיות הנתונים האלה לסוכני הבינה המלאכותית שלהם וכלי בינה מלאכותית אחרים.

  נוסף על כך, אם ארגון מעוניין להשתמש בבינה מלאכותית בענן, ייתכן שיהיה עליו לקבוע מי יכול לגשת לנתונים מנקודת מבט תפעולית/פנימית. במקרים מסוימים, ניתן לטפל במצב זה בעזרת הצפנה חזקה על ידי מפתחות שהלקוח מספק ותחזוקה של הספקים המקומיים. במקרים אחרים נדרשות פעולות מותאמות וצוות תמיכה.

• הגדרת בקרות משפטיות. הקביעה כיצד לעמוד בתקנות עשויה להיות מסובכת. גם בתוך חברה אחת עשויים להיות שיקולים שונים בהתאם לנתונים - מידע על עובדים, נתוני בריאות, נתוני כספים, קניין רוחני. עבור תאגידים רב-לאומיים, כמות שילובי האפשרויות והתמורות הם מבהילה.

  בשלב זה, הגיע הזמן להיעזר בייעוץ משפטי. מתכנני IT יכולים לעזור לשותפים המשפטיים שלהם להבין את כל מה שצריך לדעת על הבאת מערכות לעמידה בתקנות, ועורכי דין יכולים לסייע לכוון את צוות ה-IT לעבר מערכת שמפחיתה סיכוני תאימות. יועצים יכולים לסייע בהערכות ובבדיקות.

  היבט מרכזי נוסף שיש לשקול בעת הערכת ספקי פתרונות הוא היכולות והמשאבים שיש להם בתחום השיפוט שיכולים לענות על צורכי התאימות שלכם. לדוגמה, אם אתם פועלים באיחוד האירופי, סביר שתרצו שלספק ענן הבינה המלאכותית שלכם יהיו אפשרויות בתוך האיחוד האירופי.

• אבטחת מחסנית הבינה המלאכותית שלכם. ייתכן שתרצו שמערכות הבינה המלאכותית יהיו כפופות למנגנון האבטחה הקיים שלכם, אך אחרים אולי חושבים שבינה מלאכותית דורשת קצת יותר מאמץ ובדיקה. זה יהיה מצב נדיר שתאמנו מערכות בינה מלאכותית משלכם, אבל אם תעשו זאת, כדאי שתערכו בדיקות שנועדו להגן על נתוני האימון הקנייניים שלכם. סביר יותר להניח שתספקו למערכת הבינה המלאכותית חלק מהנתונים שלכם, לעיתים קרובות באמצעות יצירה מועצמת ע"י שליפה (RAG). אולי תחליטו לבצע בדיקות כדי למצוא מופעים שבהם משתמשים יכולים ליצור מנחים המראים להם מידע שהם אינם מורשים לראות.

  שימו לב שלפיקוח על המשימה של הרחבת התפקיד, המיקום וגורמים אחרים לכל משתמש באמצעות מנוע אחזור הנתונים יש פוטנציאל להוביל לדליפות נתונים שעלולות להשפיע על תאימות המערכת שלכם. נוסף על מצב שבו המשתמשים מקבלים גישה רחבה יותר ממה שהם זכאים לה, אמצעי האבטחה במחסנית הבינה מלאכותית צריכים לסייע בהתמודדות עם הפסקות זמניות ודליפות נתונים שעלולות להיגרם כתוצאה מהתקפות זדוניות או אסונות אזוריים. סיכונים אלה, שגדלו בעקבות גניבת זהויות פוטנציאלית מתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית, דורשים אסטרטגיות אבטחת סייבר חזקות כדי לטפח משילות נתונים אחראית יחד עם תשתית יתירה שתסייע בעמידות בתוך תחום השיפוט.

מדוע בינה מלאכותית ריבונית חשובה?

בינה מלאכותית ריבונית, כמו ריבונות נתונים, חשובה מכיוון שהיא יכולה להוביל לכך שארגונים יוודאו שרק למערכות ולאנשים מורשים תהיה גישה לטכנולוגיות מהפכניות ולפלטפורמות מחשוב חדשניות, לתשתיות רשת, ליישומים, לקניין רוחני ולנתונים מוגנים.

ההתפתחות המהירה של הבינה המלאכותית הריבונית גורמת לארגונים רבים לבחון מחדש את כל נכסי ה-IT שלהם ולחקור את ספקי השירות שלהם לגבי ההיצע שלהם הקשור לבינה מלאכותית ריבונית. פתרונות בינה מלאכותית ריבונית דורשים שהבקרות ומדיניות הגישה יהיו מוצהרות ובמעקב צמוד, ולא רק בגלל הסיכון לאי-תאימות לחוקים ולתקנות הנוכחיים של ריבונות הנתונים. כן, גורמים חיצוניים עשויים להוביל ליוזמות של בינה מלאכותית ריבונית, אך הם עדיין רעיון טוב בלי קשר.

היתרונות של בינה מלאכותית ריבונית

שיקולי בינה מלאכותית ריבונית עשויים להוסיף שכבה נוספת של פיקוח ותאימות לפעולות צוות ה-IT והעסק. להלן כמה מהיתרונות הפוטנציאליים של השקעה נוספת זו בתאימות:

• הזדמנויות עסקיות. ממשלות וארגונים אחרים רוצים לשלוט בנתונים שנוצרים בגבולותיהם, ולכן באופן הולך וגובר הם עשויים לדרוש משותפיהם לציית למושגי בינה מלאכותית ריבוניים, ולעוברים הראשונים לענן יכול להיות יתרון תחרותי.
• אבטחה משופרת. הטמעת יכולות הבינה המלאכותית הריבונית עשויה לסייע לארגונים להגן על יישומים, תשתיות ונתונים חיוניים טוב יותר.
• שיפור ההבנה הרגולטורית. הכללים משתנים ללא הרף, ולכן השגת בינה מלאכותית ריבונית עשויה לעזור לצוותים להבין את מטרות הממשלות והרשויות הרגולטוריות.

האתגרים של בינה מלאכותית ריבונית

ייתכן שתהיה עלות קשורה להתייחסות לשיקולי בינה מלאכותית ריבונית. להלן כמה מהאתגרים העומדים בפני הבינה המלאכותית הריבונית:

• עלויות משפטיות. ארגונים עשויים להצטרך לחקור ממשלות ותחומי שיפוט מרובים ולאחר מכן לפתור בעיות בכללים מורכבים, ואולי אפילו סותרים, כדי ליישם תוכנית בינה מלאכותית ריבונית. סביר להניח שהיועץ המשפטי יצטרך לעשות חלק משמעותי מהעבודה.
• קצב שינוי איטי. לכל פרויקט של ציות לתקנות יש ציר זמן משלו שתלוי בהתמודדות עם ישויות מרובות, שיכולות לכלול ממשלות ורשויות רגולטוריות. המשמעות יכולה להיות התקדמות איטית באזורים מסוימים, ולוחות זמנים שלעיתים קרובות מעבר לשליטתכם.
• הוצאות של הצוות. ייתכן שתצטרכו לשכור צוות או יועצים שיסייעו הן בעבודה משפטית והן ביישום של פתרונות טכניים. מכיוון שזהו תחום מתפתח, ייתכן שיהיה קשה למצוא עובדים או יועצים כאלו או שהעסקתם תהיה יקרה.
• מורכבות טכנית. אתגרים של בינה מלאכותית ריבונית עשויים לדרוש שינויים בתשתית ה-IT ובמערך היישומים שלכם. ייתכן שיהיה צורך להעביר נתונים מאזור אחד לאחר. וייתכן שתצטרכו לכתוב תוכנה חדשה או לתקן קוד קיים כדי לסייע בציות לתקנות.

עתידה של בינה מלאכותית ריבונית

"עוד." זהו סיכום במילה אחת של עתיד הבינה המלאכותית הריבונית. אפשר גם לצפות שטכנולוגיות בינה מלאכותית מתפתחות - ותרחישי שימוש חדשים - יובילו ליצירת תקנות נוספות. תמונות? סרטונים? רשתות חברתיות? בכל נקודת מגע בין הנתונים הארגוניים שלכם לבינה מלאכותית ובכל מקום שהלקוחות והעובדים שלכם עשויים להשתמש בבינה מלאכותית - סביר להניח שתמצאו בעיות בבינה מלאכותית ריבונית.

איך אפשר להיות מוכנים בצורה הטובה ביותר לסביבה הרגולטורית המורכבת והמשתנה הזו? עבודת ההכנה של מציאת שותפי ספק השירות הנכונים, בחירת ארכיטקטורות ומודלי נתונים מאובטחים במיוחד, והקמת הרשאות יסודיות עשויה להיות מאמץ נוסף עכשיו, אבל היא תחזיר את עצמה בהמשך כשתממשו את יעדי הבינה המלאכותית הריבונית שלכם.

כיצד OCI יכול לעזור לכם להשיג את יעדי הריבונות שלכם בבינה מלאכותית?

אם יוזמות הבינה המלאכותית של הארגון שלכם ממנפות מחשוב ענן - בענן יחיד, ריבוי עננים או ארכיטקטורה היברידית - ל-Oracle יש את הכלים והטכנולוגיות הדרושים לכם. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) עומד במרכז כל זה, והוא מספק פלטפורמה רבת עוצמה הן לבניית יישומי בינה מלאכותית משלכם והן להוספת פונקציונליות בינה מלאכותית ליישומים שכבר נמצאים בשימוש. Oracle ו-OCI תומכים בבינה מלאכותית ריבונית ובריבונות נתונים בחמישה תחומים מרכזיים: היצע מוצרים של בינה מלאכותית, תושבות נתונים, פרטיות נתונים, בקרות משפטיות ואבטחה. חבילת שירותי הבינה המלאכותית והיישומים המשופרים של Oracle משלבת את התכונות החכמות העדכניות ביותר עם יישומים מאובטחים במיוחד וניתנים להרחבה. יכולות תושבות הנתונים של Oracle עוזרות לשמור על הנתונים שלכם בגבולות המדינה שלכם, האזור שלכם או תחום שיפוט אחר שלכם. כברירת מחדל, כל הנתונים והמטאדטה שלכם מוגבלים לאזור Oracle Cloud יחיד. עם ענן ייעודי, הנתונים שלכם מופרדים פיזית מאלה של אזורים אחרים.

Oracle עוזרת לכם לנהל מודלים של בינה מלאכותית ומסייעת להבטיח מגבלות גישה באמצעות יכולות אבטחה מתקדמות - גם אם מודל הבסיס הוא תוצר פנימי או שהגיע מספק צד שלישי. ובכל הנוגע למסגרות משפטיות ובקרות משפטיות, Oracle עובדת עם יותר מ-80 סוכנויות תאימות ואישורים, והיא קיבלה אישור ברמה 6 ממשרד ההגנה של ארה"ב. כלים נוספים מסייעים בניהול וביקורת של מודלי השפה הגדולים ונכסי בינה מלאכותית אחרים במהלך כל מחזור החיים של ענן הבינה המלאכותית. למידע נוסף קראו את חדשנות בבינה מלאכותית: 5 עמודי תווך המאפשרים בינה מלאכותית ריבונית.

בינה מלאכותית ריבונית נמצאת כאן כבר היום

כולנו רגילים לדרישות של ריבונות נתונים, לכן לא מפתיע שגם לבינה המלאכותית יהיו תקנות דומות. ניתן לחשוב על בינה מלאכותית ריבונית כהרחבה של ריבונות הנתונים הכוללת את הטכנולוגיות החדשות שמרכיבות מחסנית של פתרונות בינה מלאכותית, כולל נתוני אימון, מודלי שפה גדולים ואלגוריתמים של למידת מכונה. תראו תרחישי שימוש חדשים, אבל תגלו בעיות דומות לגבי אבטחה, פרטיות נתונים, תושבות נתונים, בקרות גישה ובעיות משפטיות שארגונים רבים מתמודדים איתן. ראו בבינה מלאכותית ריבונית הזדמנות להטמיע שיטות עבודה מומלצות כדי להגן על הארגון והלקוחות שלכם - וגם על המדינה והאזור שלכם - וגלו שעם השותף הטכנולוגי הנכון, האתגר הזה הוא אתגר ששווה להתמודד איתו.

שאלות נפוצות על בינה מלאכותית ריבונית

האם בינה מלאכותית ריבונית זהה לריבונות נתונים?

באופן כללי, ריבונות נתונים מתמקדת בנתונים עצמם, ואילו בינה מלאכותית ריבונית מתמקדת בפיתוח ובבקרה של מערכות בינה מלאכותית, כולל הנתונים שהמערכות משתמשות בהם, בתחום שיפוט ספציפי.

אילו ענפים הכי מושפעים מבינה מלאכותית ריבונית?

סוגים רבים של עסקים או ארגונים הגדירו כבר עכשיו או יגדירו בעתיד דרישות לבינה מלאכותית ריבונית, אך באופן כללי הענפים המושפעים ביותר הם צבא וביטחון, בריאות, חינוך, כספים ובנקאות ותשתיות קריטיות. ענף ה-IT עצמו יכול גם הוא להיות מועמד לשיקולי בינה מלאכותית ריבוניים.

האם בינה מלאכותית ריבונית יקרה?

תמיד יש עלויות כאשר מנסים לעמוד בקצב תקנות הציות. במקרה של בינה מלאכותית ריבונית, אחת ההוצאות הצפויות הגדולות ביותר יכולה להיות למידה ועמידה בתנאי הסביבות הרגולטוריות של תחומי השיפוט שבהם אתם פועלים ובעלי העניין שלכם נמצאים בהם. יכולות להיות גם עלויות לבדיקת הציות והסמכה. ייתכן שיהיו הוצאות טכנולוגיות, אבל הביאו בחשבון שניתן לצמצם אותן על ידי שיתוף פעולה עם השותפים הנכונים ועל ידי תכנון מערכות במחשבה על התקנות העתידיות הצפויות של הבינה המלאכותית הריבונית.