El rápido desarrollo de la industria de la IA ha traído numerosos desafíos, siendo los problemas de cumplimiento especialmente críticos. Recientemente, el White Paper técnico publicado por OpenLedger profundizó en el importante tema de la "revisión de cumplimiento de modelos de IA". Esta trampa de revisión no es simplemente una supervisión posterior, sino un sistema integral de cumplimiento que abarca todo el ciclo de vida de los modelos de IA.

El sistema adopta una estrategia de triple garantía de "prevención previa + monitoreo en tiempo real + recuperación posterior", destinada a abordar los riesgos comunes en el campo de la IA, como las filtraciones de privacidad, los sesgos algorítmicos y el abuso de datos. Al combinar las regulaciones de diferentes países, como el GDPR de la UE y el "Reglamento Provisional sobre la Gestión de Servicios de Inteligencia Artificial Generativa" de China, OpenLedger establece límites legales claros para los modelos de IA, garantizando la innovación tecnológica mientras asegura el cumplimiento.

El White Paper detalla el proceso central de revisión de Cumplimiento, donde el primer paso es la "revisión preliminar de Cumplimiento en la fase de desarrollo del modelo". Esta fase se centra principalmente en la legalidad y evaluación de Cumplimiento de los datos de entrenamiento. Antes de que los desarrolladores utilicen los datos en Datanets para entrenar el modelo, el sistema activará automáticamente el mecanismo de revisión de Cumplimiento.

El proceso de revisión incluye tres etapas clave: primero, verificar la legalidad de la fuente de datos, asegurando que el proveedor de datos tenga la propiedad correspondiente o haya obtenido la autorización del sujeto de datos. Por ejemplo, para los datos médicos, el sistema requerirá que se presente un comprobante en cadena del consentimiento informado firmado por el paciente. En segundo lugar, se debe verificar si los datos cumplen con los requisitos de cumplimiento de una región específica. Si el modelo tiene la intención de ofrecer servicios a usuarios de la UE, es necesario asegurarse de que los datos de entrenamiento cumplan con los principios relevantes del GDPR, como "minimización de datos" y "limitación de propósito", y eliminar información personal sensible sin autorización adicional. Por último, el sistema generará un "informe de cumplimiento de datos" detallado que documenta la fuente de los datos, la situación de autorización y otra información importante.

Este mecanismo de revisión de cumplimiento integral y riguroso no solo ayuda a las empresas de IA a evitar riesgos legales, sino que también puede aumentar la confianza de los usuarios en la tecnología de IA, promoviendo el desarrollo saludable de toda la industria. A medida que la tecnología de IA sigue evolucionando, este tipo de sistema de cumplimiento desempeñará un papel cada vez más importante en la creación de un ecosistema de IA responsable.