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Security and Ethics: Collaborating Across Teams for Responsible AI with Special Guest Alison Cossette

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In this episode of Security Masterminds, we explore the critical intersection of artificial intelligence, security, and development teams. Our distinguished guest, Alison Cossette, CEO and founder of Patron, Inc., shares her expertise on responsible AI development and the importance of transparency in data sourcing.

Key Topics Covered:

  • • The role of graph databases in understanding complex data relationships
  • • Mitigating AI risks through transparent and trustworthy data sourcing
  • • Challenges in protecting sensitive data used in AI models
  • • The evolution of generative AI across various industries
  • • Ethical considerations in AI development and implementation

Essential Takeaways:

  • 1. The importance of collaboration between AI, security, and development teams
  • 2. Strategies for ensuring data quality and transparency in AI models
  • 3. Addressing biases and ethical concerns in AI development
  • 4. The potential security implications of generative AI in different sectors
  • 5. Lessons learned from failures in data science and AI projects

This episode offers crucial knowledge for cybersecurity professionals, AI developers, and business leaders navigating the complex landscape of artificial intelligence. Gain valuable perspectives on fostering responsible AI practices and enhancing your organization's cybersecurity posture in an AI-driven world.
Connect with Alisson Cossette
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alison-cossette-7115857/
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Website: securitymasterminds.buzzsprout.com

KnowBe4 Resources:

Show Notes created with Capsho - www.capsho.com
Sound Engineering - Matthew Bliss, MB Podcasts.
If you'd like to ask Matt what he can do for your podcast, visit https://www.mbpod.com and schedule a consultation today!

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  • • Challenges in protecting sensitive data used in AI models
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  • • Ethical considerations in AI development and implementation

Essential Takeaways:

  • 1. The importance of collaboration between AI, security, and development teams
  • 2. Strategies for ensuring data quality and transparency in AI models
  • 3. Addressing biases and ethical concerns in AI development
  • 4. The potential security implications of generative AI in different sectors
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