Tóm tắt quản trị AI của PhotoRobot

Tài liệu này đại diện cho Tóm tắt Quản trị AI của PhotoRobot: Phiên bản 1.0 - Phiên bản PhotoRobot; uni-Robot Ltd., Cộng hòa Séc.

‍

‍

Giới thiệu - Tóm tắt quản trị AI của PhotoRobot

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện và cấp doanh nghiệp về cách tiếp cận quản trị của PhotoRobot đối với trí tuệ nhân tạo. Nó được viết cho các nhóm mua sắm, pháp lý, tuân thủ và bảo mật thông tin đánh giá tính an toàn, minh bạch và trách nhiệm giải trình của các tính năng sản phẩm hỗ trợ AI. Bản tóm tắt này bao gồm các nguyên tắc, quy trình và kiểm soát chi phối tất cả việc phát triển và triển khai AI trên toàn hệ sinh thái PhotoRobot.

‍

‍

Tổng quan về khung quản trị

Mục đích của Khung quản trị

Khuôn khổ đảm bảo rằng các khả năng do AI cung cấp:

• hoạt động an toàn và có thể dự đoán được,
• tuân thủ các yêu cầu pháp lý và quy định,
• tôn trọng quyền riêng tư và các nguyên tắc bảo vệ dữ liệu,
• cung cấp chức năng minh bạch và khả năng giải thích,
• bao gồm sự giám sát của con người khi cần thiết,
• trải qua quá trình giám sát và đánh giá liên tục.

Khuôn khổ này phù hợp với Chính sách quản trị AI của chúng tôi, thiết lập các biện pháp kiểm soát bắt buộc trong toàn bộ vòng đời mô hình.

‍

Vai trò và trách nhiệm

PhotoRobot duy trì các vai trò được xác định rõ ràng để đảm bảo trách nhiệm:

• AI Governance Lead giám sát việc tuân thủ, tài liệu và đánh giá rủi ro.
• Người quản lý dữ liệu đảm bảo tính toàn vẹn và chất lượng của bộ dữ liệu đào tạo.
• Kỹ sư học máy chịu trách nhiệm thiết kế, thử nghiệm mô hình và sẵn sàng vận hành.
• Nhân viên an ninh tiến hành đánh giá rủi ro và đảm bảo khả năng phục hồi chống lại việc sử dụng sai mục đích.
• Product Owners xác nhận các yêu cầu về mục đích sử dụng, công bằng và minh bạch.
• Người đánh giá xác minh kết quả đầu ra nhạy cảm và ghi đè các quyết định tự động khi được yêu cầu.

‍

‍

Quản trị tập dữ liệu

Nguyên tắc tìm nguồn dữ liệu

Bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình trải qua đánh giá nghiêm ngặt:

• xác minh nguồn gốc dữ liệu,
• tài liệu về quyền sử dụng được phép,
• xem xét nội dung nhạy cảm,
• xóa thông tin nhận dạng cá nhân nếu có thể,
• cân bằng để giảm sự thiên vị nếu khả thi.

‍

Kiểm soát chất lượng tập dữ liệu

Chất lượng dữ liệu phải đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe:

• kiểm tra tính nhất quán,
• loại bỏ trùng lặp,
• xác thực chú thích,
• gắn thẻ siêu dữ liệu,
• lưu trữ trong môi trường bảo mật đã được phê duyệt.

‍

Dòng và phiên bản tập dữ liệu

Mọi phiên bản tập dữ liệu đều được ghi lại:

• thông tin nguồn,
• lịch sử lược đồ,
• thay đổi nhật ký,
• báo cáo xác thực.

Dòng tập dữ liệu hỗ trợ khả năng tái tạo, khả năng kiểm tra và truy xuất nguồn gốc cho mục đích tuân thủ.

‍

‍

Phát triển và xác nhận mô hình

Yêu cầu thiết kế mô hình

Các tính năng AI mới phải tuân theo các yêu cầu được xác định trong Chính sách phát triển AI:

• mục đích rõ ràng và mục đích sử dụng,
• các rủi ro tiềm ẩn được ghi nhận,
• mô tả ranh giới mô hình,
• hành vi dự phòng cho lỗi hoặc sự không chắc chắn,
• bảo vệ chống lại việc sử dụng sai mục đích.

‍

Xác nhận và thử nghiệm

Các mô hình được xác thực bằng cách:

• kiểm tra điểm chuẩn,
• đánh giá công bằng và thiên vị,
• kiểm tra độ bền cho đầu vào đối nghịch,
• đánh giá hiệu suất trong các điều kiện khác nhau,
• xác nhận khả năng tái tạo.

Tất cả các kết quả được ghi lại và xem xét trước khi triển khai.

‍

Khả năng giải thích và minh bạch

Nếu khả thi, PhotoRobot cung cấp:

• giải thích về hành vi của mô hình,
• mô tả đơn giản về đầu vào và đầu ra,
• tiết lộ các thành phần quyết định tự động,
• Ghi chú của nhà phát triển về các giới hạn của mô hình.

‍

‍

Triển khai và giám sát

Các biện pháp bảo vệ triển khai

Trước khi phát hành sản xuất, các thành phần AI trải qua:

• đánh giá ngang hàng,
• sự chấp thuận của trưởng nhóm quản trị,
• đánh giá bảo mật,
• kiểm tra tích hợp,
• thủ tục triển khai theo giai đoạn.

Việc triển khai tuân theo Vòng đời Phát triển An toàn (SDLC) và Chính sách Quản lý Thay đổi.

‍

Giám sát liên tục

Hệ thống AI liên tục được quan sát cho:

• suy giảm hiệu suất,
• hành vi dị thường,
• trôi dạt bất ngờ trong dự đoán,
• các vấn đề về độ trễ hoặc độ tin cậy,
• các mối đe dọa bảo mật và các mô hình đối nghịch.

Màn hình tự động nâng cảnh báo cho người vận hành khi vượt quá ngưỡng.

‍

Quản lý trôi dạt

Sự trôi dạt của mô hình được phát hiện thông qua:

• theo dõi thay đổi thống kê,
• kiểm tra xác nhận định kỳ,
• phân tích hồi quy hiệu suất.

Khi xác nhận trôi dạt, mô hình sẽ được đánh giá lại, đào tạo lại hoặc khôi phục.

‍

‍

Phân loại và giảm thiểu rủi ro

Cấp độ rủi ro AI

Các mô hình được phân loại dựa trên:

• tác động tiềm ẩn,
• khả năng gây hại,
• tiếp xúc với quy định,
• phụ thuộc vào dữ liệu nhạy cảm,
• khả năng hiển thị của người dùng.

‍

Các biện pháp giảm thiểu

Mỗi cấp có các biện pháp kiểm soát bắt buộc:

• Cấp 1 (Rủi ro thấp): Giám sát và lập tài liệu tiêu chuẩn.
• Cấp 2 (Rủi ro trung bình): Kiểm tra công bằng bổ sung và cổng đánh giá của con người.
• Cấp 3 (Rủi ro cao): Quy trình làm việc bắt buộc của con người trong vòng lặp, xác thực nâng cao và kiểm tra định kỳ.

‍

‍

Căn chỉnh tuân thủ

Phù hợp với quy định của Hoa Kỳ

PhotoRobot phù hợp với:

• Khung quản lý rủi ro NIST AI,
• Hướng dẫn công bằng và minh bạch của FTC,
• các nguyên tắc quản trị AI cấp tiểu bang mới nổi của Hoa Kỳ.

‍

Liên kết quy định quốc tế

Phương pháp quản trị của chúng tôi tương thích với:

• Nguyên tắc AI của OECD,
• Tiêu chuẩn ISO / IEC AI đang được phát triển,
• Phân loại Đạo luật AI của EU và các yêu cầu cấp độ rủi ro.

Điều này đảm bảo sự sẵn sàng tuân thủ bất kể thị trường triển khai.

‍

‍

Cân nhắc bảo mật cho AI

Hệ thống AI tuân theo tất cả các biện pháp kiểm soát bảo mật cơ bản được xác định trong:

• Chính sách kiểm soát truy cập,
• Chính sách mã hóa,
• Chính sách ứng phó sự cố,
• Chính sách ghi nhật ký và giám sát.

Các biện pháp bảo vệ bổ sung dành riêng cho AI bao gồm:

• hộp cát an toàn của môi trường thực thi mô hình,
• xác thực đầu vào chống lại các mẫu đối nghịch,
• giao diện cứng để giao tiếp giữa các mô hình,
• giới hạn tỷ lệ cho các dịch vụ suy luận,
• ghi nhật ký kiểm toán các quyết định mô hình nhạy cảm.

‍

‍

Giám sát và can thiệp của con người

Ngay cả với tự động hóa, con người vẫn là một phần của vòng ra quyết định cho:

• các trường hợp mơ hồ,
• hành động tác động cao,
• ngoại lệ hoặc ghi đè,
• quy trình đảm bảo chất lượng.

Quy trình giám sát bao gồm khả năng tạm dừng mô hình, khôi phục phiên bản hoặc định tuyến lại nhiệm vụ cho người vận hành.

‍

‍

Kết luận

Tóm tắt quản trị AI này thể hiện cam kết của PhotoRobot đối với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo an toàn, có đạo đức, minh bạch và được kiểm soát tốt. Thông qua cách tiếp cận quản trị có cấu trúc, kiểm tra nghiêm ngặt, giám sát liên tục và phù hợp với các khuôn khổ quốc tế, PhotoRobot đảm bảo rằng các tính năng AI vẫn đáng tin cậy, an toàn và sẵn sàng cho doanh nghiệp cho khách hàng trên tất cả các khu vực.