Le développement rapide de l'industrie de l'IA a entraîné de nombreux défis, parmi lesquels la conformité est particulièrement cruciale. Récemment, le livre blanc technique publié par OpenLedger a exploré en profondeur la question importante de l'"examen de conformité des modèles d'IA". Ce mécanisme d'examen n'est pas simplement une régulation postérieure, mais un système de conformité intégré qui traverse l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA.

Ce système adopte une stratégie de triple garantie "prévention préalable + surveillance en temps réel + traçabilité postérieure", visant à répondre aux risques courants dans le domaine de l'IA tels que les violations de la vie privée, les biais algorithmiques et l'abus de données. En combinant les réglementations de divers pays, telles que le RGPD de l'Union européenne et le "Règlement provisoire sur la gestion des services d'intelligence artificielle générative" en Chine, OpenLedger établit des frontières légales claires pour les modèles d'IA, garantissant l'innovation technologique tout en assurant la conformité.

Le Livre blanc décrit en détail le processus central de conformité, dont la première étape est "l'examen préliminaire de conformité à l'étape de développement du modèle". Cette étape se concentre principalement sur la légalité et l'évaluation de la conformité des données d'entraînement. Avant que les développeurs n'utilisent les données de Datanets pour l'entraînement du modèle, le système déclenche automatiquement le mécanisme d'examen de conformité.

Le processus d'examen comprend trois étapes clés : tout d'abord, vérifier la légitimité de la source des données, en s'assurant que le fournisseur de données possède les droits correspondants ou a obtenu l'autorisation du sujet des données. Par exemple, pour les données médicales, le système exigera la preuve de l'accord éclairé signé par le patient sur la chaîne. Ensuite, vérifier si les données respectent les exigences de conformité spécifiques à la région. Si le modèle prévoit de fournir des services aux utilisateurs de l'Union européenne, il doit s'assurer que les données d'entraînement respectent les principes pertinents du RGPD, tels que "la minimisation des données" et "la limitation des finalités", et éliminer les informations personnelles sensibles sans autorisation supplémentaire. Enfin, le système générera un "rapport de conformité des données" détaillé, documentant la source des données, la situation d'autorisation et d'autres informations importantes.

Ce mécanisme d'examen de conformité complet et rigoureux aide non seulement les entreprises d'IA à éviter les risques juridiques, mais renforce également la confiance des utilisateurs dans la technologie AI, favorisant ainsi le développement sain de l'ensemble du secteur. Avec l'évolution continue de la technologie AI, un tel système de conformité jouera un rôle de plus en plus important dans la création d'un écosystème d'IA responsable.