AI sektöründeki hızlı gelişim birçok zorluğu beraberinde getirdi, bunlar arasında uyumluluk sorunları özellikle kritik önem taşıyor. Son zamanlarda, OpenLedger tarafından yayınlanan teknik White Paper'da "AI model uyumluluk denetimi" konusuna derinlemesine bir bakış açısı sunulmuştur. Bu denetim mekanizması sadece basit bir sonrasında kontrol değil, aynı zamanda AI modelinin tüm yaşam döngüsünü kapsayan kapsamlı bir uyumluluk sistemi.

Bu sistem, AI alanında yaygın olan gizlilik ihlalleri, algoritma önyargıları ve veri istismarı gibi risklerle başa çıkmak için "önleyici tedbir + anlık izleme + geri izleme" üçlü güvenlik stratejisini benimsemektedir. Avrupa Birliği'nin GDPR'sı ve Çin'in "Üretken Yapay Zeka Hizmetleri Yönetimi Geçici Yöntemi" gibi çeşitli ülkelerin mevzuatlarını birleştirerek, OpenLedger AI modelleri için net hukuki sınırlar belirlemekte, teknoloji inovasyonunu güvence altına alırken uyumlu işletmeyi sağlamaktadır.

White Paper, uyumluluk incelemesinin temel süreçlerini ayrıntılı bir şekilde açıklamaktadır. Bu süreçteki ilk adım "model geliştirme aşamasının uyumluluk ön incelemesi"dir. Bu aşama, eğitim verilerinin yasal durumu ve uyumluluk değerlendirmesine odaklanmaktadır. Geliştiriciler, Datanets'teki verileri model eğitimi için kullanmadan önce, sistem otomatik olarak uyumluluk inceleme mekanizmasını başlatır.

İnceleme süreci üç ana aşamadan oluşur: Öncelikle, veri kaynağının yasallığını doğrulamak, veri sağlayıcısının ilgili mülkiyete sahip olduğunu veya veri öznesinin yetkisini aldığını garanti etmek. Örneğin, sağlık verileri için sistem, hasta tarafından imzalanmış bilgilendirilmiş onam belgesinin zincir üzerindeki kaydını talep edecektir. İkinci olarak, verilerin belirli bir bölgenin uyumluluk gereksinimlerine uygun olup olmadığını kontrol edin. Modelin Avrupa Birliği kullanıcılarına hizmet vermeyi planlıyorsa, eğitim verilerinin GDPR ile ilgili ilkelerine, "veri minimizasyonu" ve "amaç kısıtlaması" gibi, uygun olduğundan emin olmalı ve ek yetki olmaksızın hassas kişisel bilgileri hariç tutmalıdır. Son olarak, sistem, verilerin kaynağını, yetkilendirilme durumunu ve diğer önemli bilgileri kaydeden ayrıntılı bir "veri uyumluluk raporu" oluşturacaktır.

Bu kapsamlı ve sıkı uyumluluk denetim mekanizması, sadece AI şirketlerinin yasal risklerden kaçınmasına yardımcı olmakla kalmayıp, aynı zamanda kullanıcıların AI teknolojisine olan güvenini artırarak tüm sektörün sağlıklı gelişimini teşvik etmektedir. AI teknolojisinin sürekli evrimi ile birlikte, bu tür bir uyumluluk sistemi, sorumlu bir AI ekosisteminin şekillenmesinde giderek daha önemli bir rol oynayacaktır.