خلاصه حاکمیت هوش مصنوعی PhotoRobot
این سند نمایانگر خلاصه حاکمیت هوش مصنوعی PhotoRobot است: نسخه ۱.۰ — نسخه PhotoRobot؛ یونی-ربات محدود، جمهوری چک.
مقدمه - خلاصه حاکمیت هوش مصنوعی PhotoRobot
این سند مروری جامع و در سطح سازمانی بر رویکرد حاکمیتی PhotoRobot در زمینه هوش مصنوعی ارائه می دهد. این برنامه برای تیم های تدارکات، حقوقی، انطباق و امنیت اطلاعات نوشته شده است که ایمنی، شفافیت و پاسخگویی ویژگی های محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی را ارزیابی می کنند. این خلاصه شامل اصول، فرآیندها و کنترل هایی است که تمام توسعه و استقرار هوش مصنوعی را در سراسر اکوسیستم PhotoRobot تنظیم می کنند.
مروری بر چارچوب حاکمیت
هدف چارچوب حاکمیت
این چارچوب تضمین می کند که قابلیت های مبتنی بر هوش مصنوعی:
- به طور ایمن و قابل پیش بینی عمل کنید،
- رعایت الزامات قانونی و مقرراتی،
- رعایت اصول حریم خصوصی و حفاظت از داده ها،
- عملکرد شفاف و قابلیت توضیح را فراهم می کند،
- در صورت لزوم نظارت انسانی را شامل می شود،
- تحت نظارت و ارزیابی مداوم قرار می گیرند.
این چارچوب با سیاست حاکمیت هوش مصنوعی ما همسو است که کنترل های اجباری را در سراسر چرخه عمر مدل تعیین می کند.
نقش ها و مسئولیت ها
PhotoRobot نقش های مشخصی را حفظ می کند تا پاسخگویی را تضمین کند:
- رهبر حاکمیت هوش مصنوعی بر انطباق، مستندسازی و بررسی ریسک نظارت دارد.
- مدیران داده از یکپارچگی و کیفیت مجموعه داده های آموزشی اطمینان حاصل می کنند.
- مهندسان یادگیری ماشین مسئول طراحی مدل، آزمایش و آمادگی عملیاتی هستند.
- افسران امنیتی ارزیابی ریسک انجام می دهند و مقاومت در برابر سوءاستفاده را تضمین می کنند.
- مالکان محصول الزامات استفاده مورد نظر، عدالت و شفافیت را تأیید می کنند.
- بازبینان انسانی خروجی های حساس را تأیید کرده و در صورت نیاز تصمیمات خودکار را نادیده می گیرند.
حاکمیت مجموعه داده
اصول داده یابی
مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش مدل تحت ارزیابی دقیق قرار می گیرند:
- تأیید منشأ داده ها،
- مستندسازی حقوق استفاده مجاز،
- بررسی برای محتوای حساس،
- حذف اطلاعات شناسایی شخصی در صورت امکان،
- تعادل برای کاهش تعصب در صورت امکان انجام می شود.
کنترل کیفیت مجموعه داده
کیفیت داده باید مطابق با استانداردهای سختگیرانه باشد:
- بررسی های ثبات،
- حذف تکرار،
- اعتبارسنجی حاشیه نویسی،
- برچسب گذاری فراداده،
- ذخیره سازی در محیط های امن تأیید شده.
تبار مجموعه داده و نسخه بندی
هر نسخه مجموعه داده با موارد زیر ثبت می شود:
- اطلاعات منبع،
- تاریخچه طرحواره ها،
- لاگ ها را تغییر دهید،
- گزارش های اعتبارسنجی.
تبار مجموعه داده از قابلیت بازتولید، قابلیت حسابرسی و ردیابی برای اهداف انطباق پشتیبانی می کند.
توسعه و اعتبارسنجی مدل
الزامات طراحی مدل
ویژگی های جدید هوش مصنوعی باید الزامات تعریف شده در سیاست توسعه هوش مصنوعی را رعایت کنند:
- هدف روشن و استفاده مورد نظر،
- ریسک های بالقوه مستند شده،
- توصیف مرزهای مدل،
- رفتار پشتیبان برای خطاها یا عدم قطعیت،
- محافظت در برابر سوءاستفاده.
اعتبارسنجی و آزمون
مدل ها با استفاده از موارد زیر اعتبارسنجی می شوند:
- آزمون های بنچمارک،
- ارزیابی های عدالت و جانبداری،
- بررسی های مقاومت برای ورودی های خصمانه،
- ارزیابی عملکرد تحت شرایط مختلف،
- اعتبارسنجی تکرارپذیری.
تمام نتایج قبل از اعزام مستند و بررسی می شوند.
قابلیت توضیح و شفافیت
در صورت امکان، PhotoRobot ارائه می دهد:
- توضیحات رفتار مدل،
- توصیف های ساده شده ورودی ها و خروجی ها،
- افشای اجزای تصمیم گیری خودکار،
- یادداشت های توسعه دهنده درباره محدودیت های مدل.
استقرار و پایش
تضمین های استقرار
قبل از عرضه تولیدی، اجزای هوش مصنوعی تحت موارد زیر قرار می گیرند:
- بازبینی همتا،
- تأیید توسط رهبر حاکمیت،
- ارزیابی امنیتی،
- آزمایش یکپارچگی،
- فرآیندهای مرحله ای راه اندازی.
استقرار بر اساس چرخه عمر توسعه امن (SDLC) و سیاست مدیریت تغییر انجام می شود.
پایش مستمر
سیستم های هوش مصنوعی به طور مداوم برای موارد زیر مشاهده می شوند:
- کاهش عملکرد،
- رفتار غیرعادی،
- انحراف غیرمنتظره در پیش بینی ها،
- مشکلات تأخیر یا قابلیت اطمینان،
- تهدیدات امنیتی و الگوهای خصمانه.
مانیتورهای خودکار هنگام عبور از آستانه ها، هشدارها را به اپراتورهای انسانی ارجاع می دهند.
مدیریت رانش
انحراف مدل از طریق موارد زیر شناسایی می شود:
- ردیابی تغییرات آماری،
- آزمون های اعتبارسنجی دوره ای،
- تحلیل رگرسیون عملکرد.
وقتی انحراف تأیید می شود، مدل مجددا ارزیابی، آموزش مجدد یا بازگردانده می شود.
طبقه بندی و کاهش ریسک
سطوح ریسک هوش مصنوعی
مدل ها بر اساس موارد زیر طبقه بندی می شوند:
- تأثیر بالقوه،
- احتمال آسیب،
- مواجهه مقرراتی،
- اتکا به داده های حساس،
- دیده شدن کاربر.
اقدامات کاهش اثرات
هر سطح کنترل های لازم را دارد:
- سطح ۱ (کم خطر): پایش و مستندسازی استاندارد.
- سطح ۲ (ریسک متوسط): آزمون های اضافی عدالت و دروازه های بازبینی انسانی.
- سطح ۳ (ریسک بالا): جریان های کاری اجباری انسان در حلقه، اعتبارسنجی پیشرفته و حسابرسی دوره ای.
همسویی انطباق
همسویی مقرراتی ایالات متحده
PhotoRobot با موارد زیر همسو است:
- چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST،
- راهنمای عدالت و شفافیت FTC،
- اصول نوظهور حاکمیت هوش مصنوعی در سطح ایالتی ایالات متحده.
همسویی مقررات بین المللی
رویکرد حکمرانی ما با موارد زیر سازگار است:
- اصول هوش مصنوعی OECD،
- استانداردهای هوش مصنوعی ISO/IEC در حال توسعه،
- طبقه بندی های قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا و الزامات سطح ریسک.
این موضوع آمادگی برای رعایت مقررات را صرف نظر از بازار استقرار تضمین می کند.
ملاحظات امنیتی برای هوش مصنوعی
سیستم های هوش مصنوعی از تمام کنترل های امنیتی پایه تعریف شده در موارد زیر پیروی می کنند:
- سیاست کنترل دسترسی،
- سیاست رمزنگاری،
- سیاست پاسخ به حادثه،
- سیاست ثبت و نظارت.
حفاظت های تخصصی اضافی هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
- سندباکس امن محیط های اجرای مدل،
- اعتبارسنجی ورودی در برابر الگوهای خصمانه،
- رابط های تقویت شده برای ارتباط مدل به مدل،
- محدودسازی نرخ برای خدمات استنتاج،
- ثبت حسابرسی تصمیمات حساس مدل.
نظارت و مداخله انسانی
حتی با وجود اتوماسیون، انسان ها همچنان بخشی از چرخه تصمیم گیری هستند برای:
- موارد مبهم،
- اقدامات با تأثیر بالا،
- استثناها یا لغو ها،
- فرآیندهای تضمین کیفیت.
جریان های کاری نظارتی شامل امکان توقف مدل ها، بازگرداندن نسخه ها یا هدایت مجدد وظایف به اپراتورهای انسانی است.
نتیجه گیری
این خلاصه حاکمیت هوش مصنوعی تعهد PhotoRobot به استفاده ایمن، اخلاقی، شفاف و کنترل شده از هوش مصنوعی را نشان می دهد. از طریق رویکرد حاکمیت ساختاریافته، آزمایش های دقیق، پایش مستمر و هماهنگی با چارچوب های بین المللی، PhotoRobot اطمینان می دهد که ویژگی های هوش مصنوعی برای مشتریان در تمام مناطق قابل اعتماد، امن و آماده کسب وکار باقی بمانند.