Быстрое развитие AI-индустрии принесло множество вызовов, среди которых вопросы соответствия особенно важны. В недавнем вайтпейпере, опубликованном OpenLedger, подробно обсуждается важная тема "Проверка соответствия AI-моделей". Эта ловушка проверки не является просто простым послеследующим контролем, а представляет собой комплексную систему соблюдения, охватывающую весь жизненный цикл AI-моделей.

Данная система использует стратегию тройной защиты "предварительная профилактика + мониторинг в процессе + последующий анализ", направленную на противодействие распространенным рискам в области ИИ, таким как утечка личных данных, предвзятость алгоритмов и злоупотребление данными. Объединив законодательство различных стран, такое как GDPR Европейского Союза и Временные меры управления услугами генеративного искусственного интеллекта в Китае, OpenLedger установил четкие правовые границы для моделей ИИ, обеспечивая соблюдение норм при поддержании инноваций в технологиях.

Вайтпейпер подробно описывает основные процессы соответствия, где первоочередным шагом является "предварительная проверка соответствия на этапе разработки модели". Этот этап в основном сосредоточен на легитимности и оценке соответствия тренировочных данных. Прежде чем разработчики используют данные из Datanets для обучения модели, система автоматически запускает механизм проверки соответствия.

Процесс проверки включает три ключевых этапа: во-первых, проверка законности источника данных, чтобы убедиться, что поставщик данных имеет соответствующие права собственности или получил разрешение от субъекта данных. Например, для медицинских данных система потребует предоставления цепочкой подтверждения информированного согласия, подписанного пациентом. Во-вторых, проверка соответствия данных требованиям соответствия определенного региона. Если модель планирует предоставлять услуги пользователям из ЕС, необходимо убедиться, что обучающие данные соответствуют принципам GDPR, таким как "минимизация данных" и "ограничение целей", а также исключить чувствительную личную информацию без дополнительного разрешения. Наконец, система сгенерирует подробный "отчет о соответствии данных", в котором будут записаны источники данных, условия разрешения и другая важная информация.

Этот всеобъемлющий и строгий механизм проверки на соответствие не только помогает ИИ-компаниям избегать юридических рисков, но и повышает доверие пользователей к ИИ-технологиям, способствуя здоровому развитию всей отрасли. С постоянной эволюцией ИИ-технологий такая система соответствия будет играть все более важную роль в формировании ответственной экосистемы ИИ.