מדוע מדיניות ה-AI, הממשל התאגידי ומנגנוני הבטיחות שלכם לא יכולים לחכות?

בזמן שארגונים ממהרים לשלב בינה מלאכותית בחוויות הפונות ללקוחות ובשירותים מקצועיים, הולכת ומתבררת אצל רבים מהם אמת לא נוחה: כוונות טובות וטכנולוגיה מתקדמת – אינן מספיקות.

ללא מדיניות AI ברורה, ממשל תאגידי (Enterprise AI Governance) חזק ומנגנוני בטיחות אכיפים, גם מותגים גלובליים מוערכים עלולים להיחשף לסיכונים שלא צפו מראש.

מדיניות AI אפקטיבית מתחילה בהכרה בכך שמערכות AI יוצרות קטגוריות חדשות של סיכון, מעבר לאבטחת אפליקציות מסורתית. סיכונים אלו כוללים חשיפת נתונים, תוצרים לא מדויקים או מטעים, הטיות, ופערים אתיים ואחריות

שני מקרים שזכו לסיקור נרחב בשנים 2024-2025 ממחישים היטב את האתגר. במקרה אחד, חברת ייעוץ בינלאומית נקלעה לביקורת לאחר שדו"ח שהוזמן על-ידי ממשלת אוסטרליה נמצא ככולל אי-דיוקים עובדתיים, אשר יוחסו בין היתר לשימוש בכלי GenAI. החברה הודתה בבעיה והחזירה בסופו של דבר חלק מהתשלום – סכום שדווח בכ-440 אלף דולר אוסטרלי – לממשלת אוסטרליה.

האירוע לא נבע מכוונה זדונית או מהתנהלות פזיזה, אלא מהיעדר פיקוח, ולידציה וממשל מספקים סביב השימוש בבינה המלאכותית בהקשר רגיש ובעל השלכות משמעותיות.

דוגמה שונה, אך לא פחות מלמדת, התרחשה בחברת תעופה גדולה, שבה צ’טבוט שירות לקוחות מבוסס AI סיפק מידע שגוי בנוגע למדיניות תעריפי אבלות. לקוח שפעל על סמך המידע הזה פנה לערכאה משפטית, אשר קבעה כי חברת התעופה אחראית למידע השגוי, וחייבה אותה בפיצוי ובהוצאות המשפט. הקנס הכספי היה מתון – אך הפגיעה במוניטין הייתה משמעותית. יתרה מכך, הפסיקה שידרה מסר חד-משמעי: ארגונים נותרים אחראים לתוצרים שמפיקה ה-AI עבור לקוחות, בין אם נוצרו בידי אדם ובין אם בידי מכונה.

שני המקרים אינם מהווים אזהרה מפני אימוץ AI כשלעצמו, אלא מספקים לנו שיעור ברמת הבשלות של ממשל ארגוני. בשני הארגונים הופעלו יכולות AI עוצמתיות מהר יותר מהמדיניות, הבקרות ומנגנוני בטיחות שנדרשו כדי לנהל אותן בבטחה.

מנגנוני בטיחות מסייעים לארגונים להסתגל במהירות, לאכוף גבולות אתיים באופן עקבי ולהוכיח ניהול סיכונים פרואקטיבי. בכך הם הופכים למאפשרים אסטרטגיים של אימוץ AI בר-קיימא. לכן, מדיניות AI וממשל תאגידי אינם יכולים עוד להיתפש כתרגיל בירוקרטי או כנושא לשלב עתידי. עליהם להשתלב עם מנגנוני בטיחות מעשיים ואכיפים, המתרגמים כוונות לפעולה, מסייעים בהפחתת סיכונים, בונים אמון לקוחות ומאפשרים לארגונים להקדים את הדרישות הרגולטוריות והאתיות המשתנות במהירות.

חובה לכונן כזו. מדיניות AI ארגונית. צילום: אילוסטרציה. ג'מיני

בניית מדיניות AI אפקטיבית: נקודת ההתחלה לניהול סיכונים

מדיניות AI אפקטיבית מתחילה בהכרה בכך שמערכות AI יוצרות קטגוריות חדשות של סיכון, מעבר לאבטחת אפליקציות מסורתית. סיכונים אלו כוללים חשיפת נתונים, תוצרים לא מדויקים או מטעים, הטיות, ופערים אתיים ואחריות.

בעת גיבוש מדיניות כזו, יש להתייחס לנקודות הבאות כבסיסיות:

הגדרת גבולות ברורה – על ארגונים להגדיר במפורש שימושי AI מאושרים ואסורים, במיוחד במקרים שבהם הבינה המלאכותית משפיעה על תוצאות ללקוחות, החלטות פיננסיות או תהליכים רגולטוריים. המדיניות צריכה גם לקבוע רמות רגישות של נתונים, ומה מותר לשימוש לצורכי Training, Inference או Retrieval – ובאילו תנאים.

אחריות (Accountability) – מדיניות AI חייבת להקצות בעלי תפקיד אנושיים מזוהים למערכות AI, להגדיר מסלולי הסלמה כאשר תוצרים משפיעים על לקוחות או על עמידה ברגולציה, ולחייב רמות פיקוח אנושי מתאימות. כך נשמרת האחריות בתוך הארגון ואינה "מואצלת" בשתיקה לטכנולוגיה.

Data Governance חזק – ולידציה של קלטים, בקרות על פלטים וגישה מאובטחת לנתוני אימון ול-Model Endpoints מסייעים למנוע Prompt Injection, דליפת נתונים וחשיפה לא מכוונת של מידע רגיש. ללא הגנות אלו, גם מודלים מתוכננים היטב עלולים ליצור כשלים באבטחה ובציות.

התנהגות המודל – קביעת ספי דיוק, בקרות על הזיות (Hallucinations) של כלי ה-AI וניטור הטיות הם קריטיים, במיוחד בענפים מפוקחים כגון פיננסים, בריאות, תעופה וממשל, שבהם טעויות בינה מלאכותית עלולות להוביל להשלכות ממשיות בעולם האמיתי.

התאמה לרגולציה ולביקורת – מסגרות מדיניות חייבות להיות מותאמות במפורש לדרישות רגולטוריות ולציפיות ביקורת. על ארגונים להוכיח ציות באמצעות ראיות ובקרות, ולא להסתפק בהצהרות כוונה. מאחר שסיכוני AI משתנים ללא הרף, המדיניות צריכה לכלול ניטור שוטף, נהלי תגובה לאירועים ומנגנונים ברורים לאימון מחדש או ל-Rollback של מודלים בעת הצורך.

מדוע מנגנוני בטיחות חיוניים לממשל AI

מנגנוני בטיחות AI הם החולייה שמחברת בין כוונת המדיניות למציאות התפעולית. ברמת הממשל, הם מתרגמים מסמכי מדיניות לכללים אכיפים, מייצרים סטנדרטיזציה בניהול סיכוני AI בין צוותים וסביבות, ומפחיתים עמימות באמצעות ממשל מדיד וניתן לבדיקה.

מנגנוני בטיחות לממשל AI צריכים לכלול:

• צוותים רב-תחומיים – שילוב אנשי משפט, רגולציה וטכנולוגיה ליצירת אסטרטגיית ממשל מאוזנת.
• ביקורות תקופתיות – בחינה שוטפת של מערכות AI לאיתור הוגנות, הטיות ועמידה ברגולציה.
• הכשרת עובדים – קידום אוריינות AI, כדי להבטיח הבנה של אחריות משפטית ואתית.
• תוכניות תגובה לאירועים – פרוטוקולים ברורים להתמודדות עם כשלים או פרצות אבטחה הקשורות ל-AI.

מנגנוני בטיחות מבוססי מדיניות (Policy-Driven) יוצרים מסגרת ממשלית עקבית לכלל מערך ה-AI בארגון, ומבטיחים שהבקרות ימשיכו לפעול גם מעבר לשלב התכנון והפריסה הראשונית.

מנגנוני בטיחות טכנולוגיים מאפשרים לממשל להיות אפקטיבי גם לאחר שמערכות AI כבר פועלות בייצור. באמצעות בדיקת קלטים ופלטים, אכיפת מדיניות גישה לנתונים, זיהוי התנהגות חריגה, יצירת לוגים ונתוני טלמטריה – יכולים ארגונים לעבור מביקורות תקופתיות לפיקוח רציף.

מנקודת מבט הלקוח: שקיפות ואמון

מנקודת ראות הלקוחות, מנגנוני בטיחות AI אפקטיביים מאפשרים קבלת החלטות שקופה ומפחיתים את הסיכון למידע שגוי. הלקוחות רוכשים ביטחון בכך שאינטראקציות מבוססות AI מנוהלות, ניתנות להסבר וכפופות לפיקוח.

ככל שהביקורת מצד רגולטורים, שותפים והציבור גוברת, שקיפות זו הופכת למבדל תחרותי – ולא לנטל רגולטורי.

הרגולציה והציפיות האתיות בתחום ה-AI מתפתחות בקצב מהיר יותר ממסגרות ממשל מסורתיות. מנגנוני בטיחות מאפשרים לארגונים להסתגל במהירות, לאכוף גבולות אתיים בעקביות ולהפגין ניהול סיכונים פרואקטיבי. בכך הם הופכים למנועים אסטרטגיים לאימוץ AI בר-קיימא.

ממשל AI חזק דורש יותר מכוונות או הסתייגויות משפטיות. הוא מחייב בקרות רציפות ואכיפות, המיישרות קו בין מדיניות, טכנולוגיה ואחריות. מנגנוני בטיחות AI – ברמה הרעיונית והטכנולוגית – מספקים יישור קו זה ומאפשרים לארגונים להתקדם בביטחון.

כותבת המאמר היא מנהלת מכירות בחברת F5