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负责任的人工智能、公平与治理

负责任地开发和使用 AI 的决策权、标准和发布控制。

负责任的人工智能、公平与治理图片·负责任的AI,公平与治理
概述

负责任的 AI 治理定义了谁可以构建、批准、部署、监控和退役 AI 系统,并根据其数据、用户、自主权和故障后果进行相应的控制。

Matchpoint 接近 AI 作为一种运营能力,具有负责任的所有者、明确的决策门、可衡量的验收标准、记录的架构以及从发现到生产的实用路径。

当决策权和证据明确时,负责的 AI 开始运行。我们定义哪些系统必须注册、影响如何分类、每层需要哪些文档和评估、谁批准发布以及谁可以暂停或停用系统。

治理设计涵盖数据来源和允许使用、隐私、受影响的用户、人工监督、透明度、模型和提供商变更、监控、事件和第三方依赖性。需求被转化为产品生命周期和交付工具,以便团队可以在工作时产生证据。

公平性分析从真实的决策和人口开始。我们检查与用例相关的跨组的代表性、相关错误率、代理、用户体验、反馈和可用审查路径。调查结果将成为责任所有者的产品、数据、模型或流程变更。

战略与执行

我们如何提供负责任的 AI、公平和治理

  • AI 政策和系统清单
  • 风险和影响分类
  • 公平、隐私和人工监督要求
  • 发布、监控和事件决策权
证据应定义负责任的 AI,公平与治理决策

证据应定义负责任的 AI,公平与治理决策

范围应将所需的决策与证据、负责任的所有者和可执行的路线联系起来。

负责任的人工智能、公平与治理

负责任的 AI 治理定义了谁可以构建、批准、部署、监控和退役 AI 系统,并根据其数据、用户、自主权和故障后果进行相应的控制。

工作产品应该明确决策和下一步行动

使用输出作为范围、证据和所需工作流程的控制列表。

在执行开始之前应回答买家的问题

在执行开始之前应回答买家的问题

直接答案可以帮助决策负责人确定准备情况、证据差距以及下一步需要采取的行动。

AI 治理运营模型属于什么内容?

命名决策权、系统清单、风险等级、批准证据、评估标准、数据和模型文档、监控、事件处理和定期审查。

公平性该如何检验?

测试从受影响的用户和决策开始,然后检查相关组的代表性、错误率、性能、代理功能、用户体验以及可用的缓解或审查路径。

负责任的 AI,公平与治理遵循受控决策路径

负责任的 AI,公平与治理遵循受控决策路径

这些阶段连接范围、证据、结构、批准和执行。

01

定义决策和工作流程

命名用户、决策、输入、允许的操作、预期输出、所有者和可衡量的验收标准。

02

建立证据边界

单独的批准来源、机密数据、管理估计和模型生成的分析,并具有可追溯的保管。

03

选择架构和控件

设置模型、数据、检索、工具、权限、确定性逻辑、审查门和停止条件。

04

在有限的工作流程中证明价值

在扩大范围之前测试质量、可靠性、延迟、成本、采用和故障模式。

05

通过运营模式进行扩展

分配产品所有权、平台职责、监控、变更控制、能力建设和效益跟踪。

证据、风险分配和执行条款塑造了可行的路线

证据、风险分配和执行条款塑造了可行的路线

在外部参与或结束之前,应记录差距、假设、所有者和补救决定。

证据质量

未经验证、过时或上下文贫乏的数据可能会破坏工作流程和每个下游输出。

权限和权限

工具和代理需要明确的数据访问、外部操作、升级和人工批准的边界。

可靠性与评估

必须根据预期任务、材料故障等级和不断变化的生产条件来测试性能。

采用和问责制

价值取决于指定所有者、用户采用、操作控制和可衡量的效益跟踪。

工作产品应该明确决策和下一步行动

使用输出作为范围、证据和所需工作流程的控制列表。

  • AI 政策和系统清单
  • 风险和影响分类
  • 公平、隐私和人工监督要求
  • 发布、监控和事件决策权
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