Sự phát triển nhanh chóng của ngành AI đã mang lại nhiều thách thức, trong đó vấn đề sự tuân thủ đặc biệt quan trọng. Gần đây, tài liệu kỹ thuật White Paper được phát hành bởi OpenLedger đã thảo luận sâu về "Kiểm tra sự tuân thủ của mô hình AI" - một chủ đề quan trọng. Bẫy kiểm tra này không chỉ đơn giản là quản lý sau sự việc, mà là một hệ thống sự tuân thủ toàn diện xuyên suốt toàn bộ vòng đời của mô hình AI.

Hệ thống này áp dụng chiến lược bảo đảm ba cấp độ "phòng ngừa trước sự việc + giám sát trong quá trình + truy vết sau sự việc", nhằm đối phó với các rủi ro phổ biến trong lĩnh vực AI như rò rỉ quyền riêng tư, thiên lệch thuật toán và lạm dụng dữ liệu. Bằng cách kết hợp các quy định của các quốc gia, như GDPR của Liên minh Châu Âu và "Quy định tạm thời về quản lý dịch vụ trí tuệ nhân tạo sinh tạo" của Trung Quốc, OpenLedger đã thiết lập các ranh giới pháp lý rõ ràng cho mô hình AI, đảm bảo hoạt động tuân thủ trong khi vẫn thúc đẩy đổi mới công nghệ.

White Paper chi tiết giải thích quy trình cốt lõi của Sự tuân thủ kiểm tra, trong đó bước đầu tiên là "Kiểm tra tuân thủ trước giai đoạn phát triển mô hình". Giai đoạn này chủ yếu tập trung vào tính hợp pháp và đánh giá sự tuân thủ của dữ liệu đào tạo. Trước khi các nhà phát triển sử dụng dữ liệu trong Datanets để đào tạo mô hình, hệ thống sẽ tự động khởi động cơ chế kiểm tra tuân thủ.

Quá trình xem xét bao gồm ba bước chính: Thứ nhất, xác minh tính hợp pháp của nguồn dữ liệu, đảm bảo rằng người cung cấp dữ liệu có quyền sở hữu tương ứng hoặc đã nhận được sự ủy quyền từ chủ thể dữ liệu. Ví dụ, đối với dữ liệu y tế, hệ thống sẽ yêu cầu cung cấp chứng từ ký kết đồng ý của bệnh nhân trên chuỗi. Thứ hai, kiểm tra xem dữ liệu có phù hợp với các yêu cầu tuân thủ của khu vực cụ thể hay không. Nếu mô hình dự kiến cung cấp dịch vụ cho người dùng trong Liên minh Châu Âu, thì cần đảm bảo dữ liệu huấn luyện tuân thủ các nguyên tắc liên quan của GDPR, như "tối thiểu hóa dữ liệu" và "giới hạn mục đích", và loại bỏ thông tin cá nhân nhạy cảm không có sự ủy quyền bổ sung. Cuối cùng, hệ thống sẽ tạo ra một "Báo cáo tuân thủ dữ liệu" chi tiết, ghi lại nguồn gốc dữ liệu, tình trạng ủy quyền và các thông tin quan trọng khác.

Cơ chế kiểm tra sự tuân thủ toàn diện và nghiêm ngặt này không chỉ giúp các doanh nghiệp AI tránh được rủi ro pháp lý mà còn tăng cường độ tin cậy của người dùng đối với công nghệ AI, thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của toàn ngành. Khi công nghệ AI tiếp tục tiến hóa, hệ thống tuân thủ như vậy sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc hình thành hệ sinh thái AI chịu trách nhiệm.