Резюме на управлението на AI в PhotoRobot

Този документ представлява обобщението на управлението на AI на PhotoRobot: версия 1.0 — PhotoRobot Edition; uni-Robot Ltd., Чехия.

‍

‍

Въведение - Резюме на управлението на AI в PhotoRobot

Този документ предоставя изчерпателен и корпоративен преглед на управленския подход на PhotoRobot към изкуствения интелект. Тя е написана за екипи по снабдяване, право, съответствие и информационна сигурност, които оценяват безопасността, прозрачността и отчетността на функциите на продуктите, базирани на изкуствен интелект. Това обобщение включва принципите, процесите и контролите, които управляват цялото разработване и внедряване на AI в екосистемата на PhotoRobot.

‍

‍

Преглед на рамката за управление

Цел на рамката за управление

Рамката гарантира, че възможностите, задвижвани от изкуствен интелект:

• Работете безопасно и предвидимо,
• спазване на законовите и регулаторните изисквания,
• Уважавай принципите за поверителност и защита на данните,
• осигуряване на прозрачна функционалност и обяснимост,
• да включва човешки надзор, когато е необходимо,
• Преминавайте през непрекъснат мониторинг и оценка.

Тази рамка е в съответствие с нашата политика за управление на изкуствения интелект, която установява задължителни контроли през целия жизнен цикъл на модела.

‍

Роли и отговорности

PhotoRobot поддържа ясно дефинирани роли, за да гарантира отчетност:

• Ръководителят на управлението на AI наблюдава съответствието, документацията и прегледите на рисковете.
• Пазителите на данни гарантират целостта и качеството на обучителните набори от данни.
• Инженерите по машинно обучение са отговорни за дизайна, тестването и оперативната готовност на модела.
• Служителите по сигурността извършват оценки на риска и осигуряват устойчивост срещу злоупотреба.
• Собствениците на продукти валидират изискванията за предназначена употреба, справедливост и прозрачност.
• Човешките рецензенти проверяват чувствителни резултати и отменят автоматизирани решения, когато е необходимо.

‍

‍

Управление на набори от данни

Принципи на източник на данни

Наборите от данни, използвани за обучение на модели, преминават през стриктна оценка:

• проверка на произхода на данните,
• документиране на разрешените права за ползване,
• Преглед за чувствително съдържание,
• премахване на лична идентификационна информация, където е възможно,
• балансиране за намаляване на пристрастията, където е възможно.

‍

Контрол на качеството на наборите от данни

Качеството на данните трябва да отговаря на строги стандарти:

• проверки на консистентност,
• дедупликация,
• Валидиране на анотации,
• Маркиране на метаданни,
• съхранение в одобрени сигурни среди.

‍

Произход и версиониране на набори от данни

Всяка версия на набора от данни се записва с:

• Информация за източника,
• История на схемата,
• Логове за промяна,
• Доклади за валидиране.

Родословието на наборите от данни поддържа възпроизводимост, одитируемост и проследимост за целите на съответствието.

‍

‍

Разработка и валидиране на модела

Изисквания за проектиране на модела

Новите AI функции трябва да следват изискванията, определени в Политиката за развитие на AI:

• ясна цел и предназначение,
• документирани потенциални рискове,
• Описание на границите на модела,
• резервно поведение при грешки или несигурност,
• Предпазни мерки срещу злоупотреба.

‍

Валидиране и тестване

Моделите се валидират чрез:

• бенчмарк тестове,
• оценка на справедливост и предразсъдъци,
• проверки за устойчивост за противникови входове,
• оценки на производителността при различни условия,
• Валидиране на възпроизводимостта.

Всички резултати се документират и преглеждат преди разполагането.

‍

Обяснимост и прозрачност

Където е възможно, PhotoRobot предоставя:

• обяснения на поведението на модела,
• опростени описания на входовете и изходите,
• разкриване на автоматизирани компоненти за вземане на решение,
• Бележки от разработчиците относно ограниченията на модела.

‍

‍

Разгръщане и мониторинг

Гаранции при разполагане

Преди пускането на продукцията, AI компонентите преминават:

• рецензия,
• одобрение от ръководителя на управлението,
• оценка на сигурността,
• Интеграционно тестване,
• Поетапни процедури за внедряване.

Внедряването следва Политиката за сигурен жизнен цикъл на разработката (SDLC) и Политиката за управление на промените.

‍

Непрекъснат мониторинг

AI системите се наблюдават непрекъснато за:

• влошаване на производителността,
• аномално поведение,
• неочаквано отклонение в прогнозите,
• проблеми със забавянето или надеждността,
• заплахи за сигурността и модели на враждебност.

Автоматизираните монитори ескалират предупрежденията към човешките оператори, когато праговете бъдат превишени.

‍

Управление на дрейфа

Отклонението на модела се открива чрез:

• Проследяване на статистическите промени,
• периодични валидационни тестове,
• Анализ на регресионната ефективност.

Когато дрейфът бъде потвърден, моделът се преоценява, преквалифицира или връща назад.

‍

‍

Класификация на риска и смекчаване

Нива на риск при изкуствен интелект

Моделите се класифицират въз основа на:

• потенциално въздействие,
• вероятност от вреда,
• регулаторна експозиция,
• зависимост от чувствителни данни,
• Видимост на потребителите.

‍

Мерки за смекчаване

Всяко ниво има задължителни контроли:

• Ниво 1 (Нисък риск): Стандартен мониторинг и документация.
• Ниво 2 (Среден риск): Допълнителни тестове за справедливост и човешки прегледни врати.
• Ниво 3 (Висок риск): Задължителни работни процеси с човек в цикъла, разширена валидация и периодичен одит.

‍

‍

Съгласуване на съответствието

Регулаторно съответствие в САЩ

PhotoRobot се съгласува с:

• Рамка за управление на риска на NIST,
• Насоки на FTC за справедливост и прозрачност,
• възникващи принципи за управление на изкуствения интелект на щатско ниво в САЩ.

‍

Международно регулаторно съгласуване

Нашият управленски подход е съвместим с:

• Принципи на ИИ на ОИСР,
• ISO/IEC AI стандарти в процес на разработка,
• Класификации по Закона за ИИ на ЕС и изисквания за рискови нива.

Това гарантира готовност за съответствие независимо от пазара на внедряване.

‍

‍

Съображения за сигурност при AI

AI системите следват всички базови контроли за сигурност, дефинирани в:

• Политика за контрол на достъпа,
• Политика за криптиране,
• Политика за реагиране при инциденти,
• Политика за логване и мониторинг.

Допълнителни специфични за AI защити включват:

• Безопасно пясъчникване на среди за изпълнение на модели,
• валидиране на входа спрямо състезателни модели,
• укрепени интерфейси за комуникация модел-модел,
• ограничаване на тарифите за услуги за извеждане,
• Одитно логване на решения за чувствителни модели.

‍

‍

Човешки надзор и намеса

Дори с автоматизацията, хората остават част от цикъла на вземане на решения за:

• двусмислени случаи,
• действия с голямо въздействие,
• изключения или отмени,
• Процеси за осигуряване на качеството.

Работните процеси за надзор включват възможност за пауза на модели, връщане на версии назад или пренасочване на задачи към човешки оператори.

‍

‍

Заключение

Това обобщение на управлението на изкуствения интелект демонстрира ангажимента на PhotoRobot към безопасно, етично, прозрачно и добре контролирано използване на изкуствен интелект. Чрез структуриран подход към управлението, стриктно тестване, непрекъснат мониторинг и съответствие с международните рамки, PhotoRobot гарантира, че AI функциите остават надеждни, сигурни и готови за предприятие за клиенти във всички региони.