PhotoRobot AI pārvaldības kopsavilkums

Šis dokuments ir PhotoRobot AI pārvaldības kopsavilkums: versija 1.0 — PhotoRobot Edition; uni-Robot Ltd., Čehija.

‍

‍

Ievads - PhotoRobot AI pārvaldības kopsavilkums

Šis dokuments sniedz visaptverošu un uzņēmuma līmeņa pārskatu par PhotoRobot pārvaldības pieeju mākslīgajam intelektam. Tas ir rakstīts iepirkumu, juridiskajām, atbilstības un informācijas drošības komandām, kas novērtē AI iespējoto produktu funkciju drošību, pārredzamību un atbildību. Šajā kopsavilkumā ir iekļauti principi, procesi un kontroles, kas regulē visu AI izstrādi un ieviešanu visā PhotoRobot ekosistēmā.

‍

‍

Pārvaldības sistēmas pārskats

Pārvaldības sistēmas mērķis

Sistēma nodrošina, ka mākslīgā intelekta spējas:

• darbojas droši un paredzami,
• ievērot juridiskās un normatīvās prasības,
• ievērot privātuma un datu aizsardzības principus,
• nodrošināt pārredzamu funkcionalitāti un izskaidrojamību,
• vajadzības gadījumā ietver cilvēka uzraudzību,
• veikt nepārtrauktu uzraudzību un novērtēšanu.

Šī sistēma atbilst mūsu AI pārvaldības politikai, kas nosaka obligātas kontroles visā modeļa dzīves ciklā.

‍

Lomas un pienākumi

PhotoRobot uztur skaidri definētas lomas, lai nodrošinātu atbildību:

• AI pārvaldības vadītājs pārrauga atbilstību, dokumentāciju un riska pārskatīšanu.
• Datu pārvaldnieki nodrošina apmācības datu kopu integritāti un kvalitāti.
• Mašīnmācīšanās inženieri ir atbildīgi par modeļa izstrādi, testēšanu un darbības gatavību.
• Drošības darbinieki veic riska novērtējumus un nodrošina noturību pret ļaunprātīgu izmantošanu.
• Produktu īpašnieki apstiprina paredzētā lietojuma, godīguma un pārredzamības prasības.
• Cilvēka recenzenti pārbauda sensitīvus rezultātus un vajadzības gadījumā ignorē automatizētus lēmumus.

‍

‍

Datu kopu pārvaldība

Datu iegūšanas principi

Modeļu apmācībai izmantotās datu kopas tiek stingri novērtētas:

• datu izcelsmes pārbaude,
• atļauto lietošanas tiesību dokumentācija,
• sensitīva satura pārskatīšana,
• personu identificējošas informācijas noņemšana, ja tas ir iespējams,
• līdzsvarošana, lai samazinātu neobjektivitāti, ja iespējams.

‍

Datu kopas kvalitātes kontrole

Datu kvalitātei jāatbilst stingriem standartiem:

• konsekvences pārbaudes,
• dublikātu novēršana,
• anotācijas apstiprināšana,
• metadatu marķēšana,
• glabāšana apstiprinātā drošā vidē.

‍

Datu kopas izcelsme un versiju izveide

Katra datu kopas versija tiek reģistrēta ar:

• informācija par avotu,
• shēmas vēsture,
• mainīt žurnālus,
• validācijas ziņojumi.

Datu kopu izcelsme atbalsta reproducējamību, auditējamību un izsekojamību atbilstības nolūkos.

‍

‍

Modeļu izstrāde un validācija

Modeļa dizaina prasības

Jauniem AI līdzekļiem jāatbilst AI izstrādes politikā noteiktajām prasībām:

• skaidrs mērķis un paredzētais lietojums,
• dokumentēti iespējamie riski,
• modeļa robežu apraksts,
• rezerves uzvedība kļūdu vai nenoteiktības gadījumā,
• aizsardzības pasākumi pret ļaunprātīgu izmantošanu.

‍

Validācija un testēšana

Modeļi tiek validēti, izmantojot:

• etalona testi,
• taisnīguma un neobjektivitātes novērtējumi,
• sacīkstes rezultātu noturības pārbaudes,
• veiktspējas novērtējumi dažādos apstākļos,
• reproducējamības validācija.

Visi rezultāti tiek dokumentēti un pārskatīti pirms izvietošanas.

‍

Izskaidrojamība un pārredzamība

Ja iespējams, PhotoRobot nodrošina:

• modeļa uzvedības skaidrojumi,
• vienkāršoti ielaides un izlaides apraksti,
• automatizētu lēmumu komponentu atklāšana,
• Izstrādātāja piezīmes par modeļa ierobežojumiem.

‍

‍

Izvietošana un uzraudzība

Izvietošanas aizsardzības pasākumi

Pirms ražošanas izlaišanas AI komponentiem tiek veikta tālāk norādītā informācija.

• salīdzinošā izvērtēšana,
• pārvaldības vadītāja apstiprinājums,
• drošības novērtējums,
• integrācijas testēšana,
• pakāpeniskas ieviešanas procedūras.

Izvietošana notiek saskaņā ar drošas izstrādes dzīves ciklu (SDLC) un izmaiņu pārvaldības politiku.

‍

Nepārtraukta uzraudzība

Mākslīgā intelekta sistēmas pastāvīgi novēro:

• veiktspējas pasliktināšanās,
• anomāla uzvedība,
• negaidīta prognožu novirze,
• latentuma vai uzticamības problēmas,
• drošības draudi un pretinieku modeļi.

Automatizētie monitori pastiprina brīdinājumus operatoriem, kad tiek pārsniegti sliekšņi.

‍

Drifta pārvaldība

Modeļa novirze tiek konstatēta:

• statistisko izmaiņu izsekošana,
• periodiski validācijas testi,
• Veiktspējas regresijas analīze.

Kad drifts ir apstiprināts, modelis tiek atkārtoti novērtēts, pārkvalificēts vai atcelts.

‍

‍

Risku klasifikācija un mazināšana

AI riska līmeņi

Modeļi tiek klasificēti, pamatojoties uz:

• iespējamā ietekme,
• kaitējuma iespējamība,
• regulatīvā iedarbība,
• paļaušanās uz sensitīviem datiem,
• lietotāja redzamība.

‍

Ietekmes mazināšanas pasākumi

Katram līmenim ir nepieciešamās vadīklas:

• 1. līmenis (zems risks): standarta uzraudzība un dokumentācija.
• 2. līmenis (vidējs risks): papildu taisnīguma pārbaude un cilvēka pārbaudes vārti.
• 3. līmenis (augsts risks): obligātas cilvēka cilpas darbplūsmas, uzlabota validācija un periodiska revīzija.

‍

‍

Atbilstības saskaņošana

ASV normatīvo aktu saskaņošana

PhotoRobot atbilst šādām prasībām:

• NIST AI riska pārvaldības sistēma,
• FTC taisnīguma un pārredzamības vadlīnijas,
• jaunie ASV štata līmeņa mākslīgā intelekta pārvaldības principi.

‍

Starptautiskā normatīvo aktu saskaņošana

Mūsu pārvaldības pieeja ir saderīga ar:

• ESAO MI principi,
• ISO/IEC AI standarti, kas tiek izstrādāti,
• ES AI akta klasifikācijas un riska līmeņu prasības.

Tas nodrošina gatavību atbilstībai neatkarīgi no izvietošanas tirgus.

‍

‍

AI drošības apsvērumi

AI sistēmas ievēro visas pamata drošības kontroles, kas definētas:

• piekļuves kontroles politika,
• Šifrēšanas politika,
• Reaģēšanas uz incidentiem politika,
• Reģistrēšanas un uzraudzības politika.

Papildu MI specifiskā aizsardzība ietver:

• droša modeļa izpildes vides smilškaste,
• ievades validācija pret pretrunīgiem modeļiem,
• rūdītas saskarnes saziņai starp modeļiem,
• ātruma ierobežošana secinājumu pakalpojumiem,
• sensitīvu modeļa lēmumu audita reģistrēšana.

‍

‍

Cilvēka uzraudzība un iejaukšanās

Pat automatizācijas gadījumā cilvēki joprojām ir daļa no lēmumu pieņemšanas cilpas:

• neskaidri gadījumi,
• lielas ietekmes darbības,
• izņēmumi vai ignorēšana,
• kvalitātes nodrošināšanas procesi.

Pārraudzības darbplūsmas ietver iespēju apturēt modeļus, atcelt versijas vai novirzīt uzdevumus uz cilvēkiem.

‍

‍

Secinājums

Šis AI pārvaldības kopsavilkums parāda PhotoRobot apņemšanos nodrošināt drošu, ētisku, pārredzamu un labi kontrolētu mākslīgā intelekta izmantošanu. Izmantojot strukturētu pārvaldības pieeju, stingru testēšanu, nepārtrauktu uzraudzību un saskaņošanu ar starptautiskiem regulējumiem, PhotoRobot nodrošina, ka AI funkcijas joprojām ir uzticamas, drošas un gatavas uzņēmumiem klientiem visos reģionos.