Сингапур нацелен усилить управление искусственным интеллектом (ИИ) для создания экосистемы, благоприятной для бизнеса. Министерство цифрового развития и информации (MDDI) внедряет новые руководящие принципы для укрепления доверия к продуктам и услугам на базе ИИ, что является важным фактором для поддержания роста и инноваций в секторе.

Во время Недели защиты персональных данных MDDI объявила о ряде ключевых инициатив, направленных на повышение прозрачности и безопасности в области ИИ. Одной из ключевых мер является введение меток безопасности для приложений генеративного ИИ, предоставляющих пользователям четкую информацию о надлежащем использовании, рисках и тестировании моделей ИИ. Руководящие принципы направлены на обеспечение прозрачности и понимания функционирования и ограничений генеративного ИИ.

Кроме того, новые руководящие принципы в рамках AI Verify устанавливают базовый уровень прозрачности и тестирования в разработке ИИ, решая проблемы ложных данных и предвзятости в результатах ИИ. Управление по развитию инфокоммуникационных медиа (IMDA) проведет консультации с отраслью для создания надежной среды ИИ.

Для поддержки предприятий MDDI выпускает руководство по генерации синтетических данных, которое поможет создавать реалистичные наборы данных для обучения моделей ИИ без ущерба для конфиденциальности. Эти данные являются важным компонентом технологий повышения конфиденциальности. Они также предлагают решение проблем конфиденциальности, необходимых для инноваций в области ИИ.

Руководство по анонимизации данных АСЕАН, выпуск которого запланирован на начало 2025 года, поможет предприятиям региона с методами анонимизации данных, обеспечивая при этом безопасную передачу данных через границы. Целью руководства является улучшение цифровой экосистемы в регионе.

Эксперты на панельной дискуссии подчеркнули уникальные проблемы управления данными в генеративном ИИ и важность разнообразных наборов данных и надежной защиты данных на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Они также отметили необходимость обучения потребителей о последствиях обмена данными для принятия обоснованных решений.