Zarządzanie ryzykiem AI

Identyfikacja, ocena, mitygacja i monitorowanie ryzyk związanych z systemami AI w cyklu życia.

Zarządzanie ryzykiem AI to ustrukturyzowany proces, który łączy klasyczne podejście do ryzyka operacyjnego i regulacyjnego ze specyfiką sztucznej inteligencji: brakiej przewidywalności, odpływaniem modelu od rzeczywistości, halucynacjami, uprzedzeniami i dyskryminacją oraz nieprzejrzystością decyzji.

W praktyce systemy AI to nie tylko ryzyka IT, ale właśnie swoiste "combo" IT + AI, a może i coś więcej?

Jak wygląda typowy proces? Bazujemy na uznanych standardach i AI Act!

  1. identyfikacja i analiza znanego i dającego się racjonalnie przewidzieć ryzyka,
  2. oszacowanie i ocena ryzyka, jakie może wystąpić podczas wykorzystywania systemu AI,
  3. ocena innego mogącego wystąpić ryzyka,
  4. przyjęcie odpowiednich i ukierunkowanych środków zarządzania ryzykiem zaprojektowanych w celu przeciwdziałania ryzyku.

A tak to widzi NIST w swoim AI Risk Management Framework:

Zrzut ekranu 2026 05 25 o 23.07.05

Przykłady ryzyk AI Jest tego naprawdę dużo...

Szczegółowo rozpisane ryzyka znajdziecie w narzędziu dostępnym na www, które powstało w oparciu o MIT AI Risk Repository, więc tutaj macie tylko wycinek:

Zrzut ekranu 2026 05 25 o 23.10.04

Środki zarządzania To działania i narzędzia, które nam pomagają

Jak zrobić to dobrze? Na to pytanie odpowiedź przyjdzie w przyszłości :)

Operacjonalizacja: zarządzanie ryzykiem AI

Praktyczny proces oceny i monitorowania ryzyka systemów AI: kryteria, macierze, rejestr ryzyk i powiązanie z AI Act oraz ISO 42001 i NIST.

Aktualizacja: