Швидкий розвиток галузі штучного інтелекту приніс багато викликів, зокрема питання відповідності, яке є особливо важливим. Нещодавно в Білій книзі технологій, опублікованій OpenLedger, детально розглянуто важливу тему "Перевірка відповідності моделей ШІ". Ця пастка перевірки не є простою регуляцією після факту, а є всебічною системою відповідності, що охоплює весь життєвий цикл моделей ШІ.

Ця система використовує стратегію тройного захисту "попередження перед подією + моніторинг під час події + відстеження після події", яка спрямована на вирішення поширених ризиків у сфері штучного інтелекту, таких як порушення конфіденційності, упередженість алгоритмів та зловживання даними. Об'єднуючи закони різних країн, такі як GDPR ЄС та Тимчасові правила управління послугами генеративного штучного інтелекту в Китаї, OpenLedger визначає чіткі правові межі для моделей ШІ, забезпечуючи інновації технологій та дотримання відповідності.

Біла книга детально викладає основні процеси перевірки відповідності, де першим кроком є "попередня перевірка відповідності на етапі розробки моделі". Цей етап зосереджений на законності та оцінці відповідності навчальних даних. Перед тим як розробники використовують дані з Datanets для навчання моделі, система автоматично запускає механізм перевірки відповідності.

Процес перевірки включає три ключові етапи: по-перше, перевірка легітимності джерела даних, щоб забезпечити, що постачальник даних має відповідні права власності або отримав дозвіл від суб'єкта даних. Наприклад, для медичних даних система вимагатиме надання підтвердження на блокчейні про підписану пацієнтом інформовану згоду. По-друге, перевірка даних на відповідність вимогам відповідності конкретного регіону. Якщо модель планує надавати послуги користувачам з ЄС, необхідно забезпечити, щоб навчальні дані відповідали принципам GDPR, таким як "мінімізація даних" та "обмеження мети", а також виключити чутливу особисту інформацію без додаткового дозволу. Нарешті, система створить детальний "звіт про відповідність даних", в якому буде зафіксовано джерело даних, статус дозволу та іншу важливу інформацію.

Ця всеосяжна та сувора система перевірки відповідності не лише допомагає AI-компаніям уникати юридичних ризиків, але й підвищує довіру користувачів до AI-технологій, сприяючи здоровому розвитку всієї галузі. З розвитком AI-технологій така система відповідності відіграватиме все більш важливу роль у формуванні відповідальної екосистеми AI.