Perkembangan pesat industri AI membawa banyak tantangan, di mana masalah kepatuhan menjadi sangat penting. Baru-baru ini, buku putih teknologi yang dirilis oleh OpenLedger membahas secara mendalam tentang "Tinjauan Kepatuhan Model AI" yang merupakan topik penting. Jebakan tinjauan ini bukan sekadar pengawasan pasca kejadian, tetapi merupakan sistem kepatuhan yang komprehensif yang meliputi seluruh siklus hidup model AI.

Sistem ini mengadopsi strategi tiga lapis "pencegahan di muka + pemantauan selama proses + penelusuran setelah kejadian", yang bertujuan untuk menghadapi risiko umum di bidang AI seperti kebocoran privasi, bias algoritma, dan penyalahgunaan data. Dengan menggabungkan peraturan dari berbagai negara, seperti GDPR Uni Eropa dan "Aturan Sementara Pengelolaan Layanan Kecerdasan Buatan Generatif" di China, OpenLedger menetapkan batas hukum yang jelas untuk model AI, sambil memastikan inovasi teknologi dan kepatuhan operasional.

White Paper menjelaskan secara rinci proses inti dari kepatuhan, di mana langkah utama adalah "pra-pemeriksaan kepatuhan pada tahap pengembangan model". Tahap ini terutama berfokus pada legalitas dan evaluasi kepatuhan data pelatihan. Sebelum pengembang menggunakan data dari Datanets untuk pelatihan model, sistem akan secara otomatis memulai mekanisme pemeriksaan kepatuhan.

Proses pemeriksaan melibatkan tiga tahap kunci: pertama, memverifikasi legalitas sumber data, memastikan bahwa penyedia data memiliki hak kepemilikan yang sesuai atau telah mendapatkan izin dari subjek data. Misalnya, untuk data medis, sistem akan meminta bukti penyimpanan di blockchain dari formulir persetujuan yang ditandatangani oleh pasien. Kedua, memeriksa apakah data memenuhi persyaratan kepatuhan tertentu di wilayah tertentu. Jika model berniat memberikan layanan kepada pengguna di Uni Eropa, maka perlu memastikan bahwa data pelatihan mematuhi prinsip-prinsip terkait GDPR, seperti "minimisasi data" dan "pembatasan tujuan", serta menghapus informasi pribadi sensitif yang tidak memiliki izin tambahan. Terakhir, sistem akan menghasilkan "laporan kepatuhan data" yang terperinci, mencatat sumber data, status izin, dan informasi penting lainnya.

Mekanisme pemeriksaan kepatuhan yang komprehensif dan ketat ini tidak hanya membantu perusahaan AI menghindari risiko hukum, tetapi juga dapat meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi AI, mendorong perkembangan sehat seluruh industri. Seiring dengan evolusi teknologi AI yang terus berlangsung, sistem kepatuhan semacam ini akan memainkan peran yang semakin penting dalam membentuk ekosistem AI yang bertanggung jawab.