O rápido desenvolvimento da indústria de IA trouxe vários desafios, sendo os problemas de conformidade particularmente críticos. Recentemente, o White Paper técnico publicado pela OpenLedger explorou em profundidade o importante tópico da "Revisão de Conformidade de Modelos de IA". Esta armadilha de revisão não é apenas uma simples supervisão posterior, mas sim um sistema abrangente de conformidade que abrange todo o ciclo de vida dos modelos de IA.

Este sistema adota uma estratégia de tripla garantia de "prevenção prévia + monitoramento em tempo real + rastreamento pós-ocorrência", visando enfrentar riscos comuns no campo da IA, como vazamento de privacidade, preconceito algorítmico e abuso de dados. Ao combinar regulamentos de diferentes países, como o GDPR da União Europeia e o "Regulamento Provisório de Gestão de Serviços de Inteligência Artificial Generativa" da China, a OpenLedger estabelece limites legais claros para modelos de IA, garantindo a inovação tecnológica enquanto assegura a conformidade.

O White Paper detalha o processo central de Conformidade da revisão, sendo o primeiro passo a "pré-revisão de conformidade na fase de desenvolvimento do modelo". Esta fase foca principalmente na legalidade e na avaliação de conformidade dos dados de treinamento. Antes que os desenvolvedores utilizem os dados do Datanets para treinar o modelo, o sistema inicia automaticamente o mecanismo de revisão de conformidade.

O processo de revisão inclui três etapas-chave: primeiro, verificar a legalidade da fonte de dados, garantindo que o fornecedor de dados possua a respectiva propriedade ou tenha obtido autorização do titular dos dados. Por exemplo, para dados médicos, o sistema solicitará a prova em cadeia do consentimento informado assinado pelo paciente. Em segundo lugar, verificar se os dados estão em conformidade com os requisitos específicos da região. Se o modelo planeja fornecer serviços a usuários da União Europeia, deve-se garantir que os dados de treinamento estejam em conformidade com os princípios relevantes do GDPR, como "minimização de dados" e "limitação de finalidade", e remover informações pessoais sensíveis que não tenham autorização adicional. Por fim, o sistema gerará um "relatório de conformidade de dados" detalhado, registrando a origem dos dados, situação de autorização e outras informações importantes.

Este mecanismo de revisão de conformidade abrangente e rigoroso não só ajuda as empresas de IA a evitar riscos legais, mas também aumenta a confiança dos usuários na tecnologia de IA, promovendo o desenvolvimento saudável de toda a indústria. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, esse sistema de conformidade desempenhará um papel cada vez mais importante na formação de um ecossistema de IA responsável.