สรุปการกํากับดูแล PhotoRobot AI

เอกสารนี้แสดงถึงบทสรุปการกํากับดูแล PhotoRobot AI: เวอร์ชัน 1.0 — PhotoRobot Edition; uni-Robot Ltd. สาธารณรัฐเช็ก

‍

‍

บทนํา - สรุปการกํากับดูแล PhotoRobot AI

เอกสารนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมและระดับองค์กรของแนวทางการกํากับดูแลปัญญาประดิษฐ์ของ PhotoRobot เขียนขึ้นสําหรับทีมจัดซื้อจัดจ้าง กฎหมาย การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความปลอดภัยของข้อมูลที่ประเมินความปลอดภัย ความโปร่งใส และความรับผิดชอบของคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่เปิดใช้งาน AI บทสรุปนี้ประกอบด้วยหลักการ กระบวนการ และการควบคุมที่ควบคุมการพัฒนาและการปรับใช้ AI ทั้งหมดทั่วทั้งระบบนิเวศของ PhotoRobot

‍

‍

ภาพรวมกรอบการกํากับดูแล

วัตถุประสงค์ของกรอบการกํากับดูแล

เฟรมเวิร์กช่วยให้มั่นใจได้ว่าความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วย AI:

• ดําเนินการอย่างปลอดภัยและคาดการณ์ได้
• ปฏิบัติตามข้อกําหนดทางกฎหมายและข้อบังคับ
• เคารพหลักการความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูล
• ให้ฟังก์ชันการทํางานที่โปร่งใสและอธิบายได้
• รวมถึงการกํากับดูแลของมนุษย์หากจําเป็น
• ผ่านการติดตามและประเมินผลอย่างต่อเนื่อง

เฟรมเวิร์กนี้สอดคล้องกับนโยบายการกํากับดูแล AI ของเรา ซึ่งกําหนดการควบคุมที่จําเป็นตลอดวงจรชีวิตของโมเดลทั้งหมด

‍

บทบาทและความรับผิดชอบ

PhotoRobot รักษาบทบาทที่กําหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อให้มั่นใจถึงความรับผิดชอบ:

• หัวหน้าฝ่ายกํากับดูแล AI ดูแลการปฏิบัติตามข้อกําหนด เอกสารประกอบ และการตรวจสอบความเสี่ยง
• ผู้ดูแลข้อมูล รับรองความสมบูรณ์และคุณภาพของชุดข้อมูลการฝึกอบรม
• วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง มีหน้าที่รับผิดชอบในการออกแบบโมเดล การทดสอบ และความพร้อมในการปฏิบัติงาน
• เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัย ดําเนินการประเมินความเสี่ยงและรับรองความยืดหยุ่นต่อการใช้งานในทางที่ผิด
• เจ้าของผลิตภัณฑ์ ตรวจสอบข้อกําหนดการใช้งาน ความเป็นธรรม และความโปร่งใสตามวัตถุประสงค์
• ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ จะตรวจสอบผลลัพธ์ที่ละเอียดอ่อนและแทนที่การตัดสินใจอัตโนมัติตามความจําเป็น

‍

‍

การกํากับดูแลชุดข้อมูล

หลักการจัดหาข้อมูล

ชุดข้อมูลที่ใช้สําหรับการฝึกอบรมโมเดลผ่านการประเมินอย่างเข้มงวด:

• การตรวจสอบที่มาของข้อมูล
• เอกสารสิทธิ์การใช้งานที่ได้รับอนุญาต
• ตรวจสอบเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน
• การลบข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้หากเป็นไปได้
• ปรับสมดุลเพื่อลดอคติหากเป็นไปได้

‍

การควบคุมคุณภาพของชุดข้อมูล

คุณภาพของข้อมูลต้องเป็นไปตามมาตรฐานที่เข้มงวด:

• การตรวจสอบความสม่ําเสมอ
• การขจัดข้อมูลซ้ําซ้อน
• การตรวจสอบคําอธิบายประกอบ
• การติดแท็กข้อมูลเมตา
• การจัดเก็บภายในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยที่ได้รับอนุมัติ

‍

สายข้อมูลและการกําหนดเวอร์ชันของชุดข้อมูล

ทุกเวอร์ชันของชุดข้อมูลจะถูกบันทึกด้วย:

• ข้อมูลที่มา
• ประวัติสคีมา
• เปลี่ยนบันทึก
• รายงานการตรวจสอบความถูกต้อง

สายข้อมูลชุดข้อมูลรองรับความสามารถในการทําซ้ํา การตรวจสอบ และการตรวจสอบย้อนกลับเพื่อวัตถุประสงค์ในการปฏิบัติตามข้อกําหนด

‍

‍

การพัฒนาโมเดลและการตรวจสอบความถูกต้อง

ข้อกําหนดการออกแบบโมเดล

คุณลักษณะ AI ใหม่ต้องเป็นไปตามข้อกําหนดที่กําหนดไว้ในนโยบายการพัฒนา AI:

• วัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและวัตถุประสงค์การใช้งาน
• บันทึกความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
• คําอธิบายขอบเขตของแบบจําลอง
• พฤติกรรมสํารองสําหรับข้อผิดพลาดหรือความไม่แน่นอน
• ป้องกันการใช้ในทางที่ผิด

‍

การตรวจสอบและการทดสอบ

โมเดลได้รับการตรวจสอบโดยใช้:

• การทดสอบเกณฑ์มาตรฐาน
• การประเมินความเป็นธรรมและอคติ
• การตรวจสอบความทนทานสําหรับอินพุตที่เป็นปฏิปักษ์
• การประเมินผลการปฏิบัติงานภายใต้สภาวะต่างๆ
• การตรวจสอบความสามารถในการทําซ้ํา

ผลลัพธ์ทั้งหมดได้รับการจัดทําเป็นเอกสารและตรวจสอบก่อนการปรับใช้

‍

ความสามารถในการอธิบายและความโปร่งใส

หากเป็นไปได้ PhotoRobot จะให้:

• คําอธิบายพฤติกรรมของแบบจําลอง
• คําอธิบายที่ง่ายขึ้นของอินพุตและเอาต์พุต
• การเปิดเผยองค์ประกอบการตัดสินใจอัตโนมัติ
• หมายเหตุของนักพัฒนาเกี่ยวกับข้อจํากัดของรุ่น

‍

‍

การปรับใช้และการตรวจสอบ

การป้องกันการปรับใช้

ก่อนการเปิดตัวที่ใช้งานจริง ส่วนประกอบ AI จะต้องผ่าน:

• การทบทวนโดยเพื่อน
• การอนุมัติโดยหัวหน้าฝ่ายกํากับดูแล
• การประเมินความปลอดภัย
• การทดสอบการบูรณาการ
• ขั้นตอนการเปิดตัวแบบเป็นขั้นตอน

การปรับใช้เป็นไปตามวงจรการพัฒนาที่ปลอดภัย (SDLC) และนโยบายการจัดการการเปลี่ยนแปลง

‍

การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง

ระบบ AI ได้รับการสังเกตอย่างต่อเนื่องสําหรับ:

• การเสื่อมสภาพของประสิทธิภาพ
• พฤติกรรมผิดปกติ
• การคาดการณ์ที่ล่องลอยอย่างไม่คาดคิด
• ปัญหาเวลาแฝงหรือความน่าเชื่อถือ
• ภัยคุกคามด้านความปลอดภัยและรูปแบบการปฏิปักษ์

จอภาพอัตโนมัติจะส่งต่อการแจ้งเตือนไปยังผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์เมื่อเกินเกณฑ์

‍

การจัดการดริฟท์

ตรวจพบการเบี่ยงเบนของโมเดลผ่าน:

• การติดตามการเปลี่ยนแปลงทางสถิติ
• การทดสอบการตรวจสอบเป็นระยะ
• การวิเคราะห์การถดถอยประสิทธิภาพ

เมื่อยืนยันการดริฟท์ โมเดลจะถูกประเมินใหม่ ฝึกอบรมใหม่ หรือย้อนกลับ

‍

‍

การจําแนกประเภทความเสี่ยงและการบรรเทาความเสี่ยง

ระดับความเสี่ยง AI

โมเดลจําแนกตาม:

• ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
• โอกาสที่จะเกิดอันตราย
• ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบ
• การพึ่งพาข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• การมองเห็นของผู้ใช้

‍

มาตรการบรรเทาผลกระทบ

แต่ละระดับมีการควบคุมที่จําเป็น:

• Tier 1 (Low Risk): การตรวจสอบมาตรฐานและการจัดทําเอกสาร
• ระดับ 2 (ความเสี่ยงปานกลาง): การทดสอบความเป็นธรรมเพิ่มเติมและประตูการตรวจสอบโดยมนุษย์
• ระดับ 3 (ความเสี่ยงสูง): เวิร์กโฟลว์บังคับของมนุษย์ในลูป การตรวจสอบขั้นสูง และการตรวจสอบเป็นระยะ

‍

‍

การจัดตําแหน่งการปฏิบัติตามข้อกําหนด

การจัดตําแหน่งกฎระเบียบของสหรัฐอเมริกา

PhotoRobot สอดคล้องกับ:

• กรอบการบริหารความเสี่ยง NIST AI
• แนวทางความเป็นธรรมและความโปร่งใสของ FTC
• หลักการกํากับดูแล AI ระดับรัฐของสหรัฐฯ ที่เกิดขึ้นใหม่

‍

การจัดตําแหน่งกฎระเบียบระหว่างประเทศ

แนวทางการกํากับดูแลของเราเข้ากันได้กับ:

• หลักการ AI ของ OECD
• มาตรฐาน ISO/IEC AI อยู่ระหว่างการพัฒนา
• การจําแนกประเภทพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปและข้อกําหนดระดับความเสี่ยง

สิ่งนี้ทําให้มั่นใจได้ถึงความพร้อมสําหรับการปฏิบัติตามข้อกําหนดโดยไม่คํานึงถึงตลาดการปรับใช้

‍

‍

ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัยสําหรับ AI

ระบบ AI ปฏิบัติตามการควบคุมความปลอดภัยพื้นฐานทั้งหมดที่กําหนดไว้ใน:

• นโยบายการควบคุมการเข้าถึง
• นโยบายการเข้ารหัส
• นโยบายการตอบสนองต่อเหตุการณ์
• นโยบายการบันทึกและการตรวจสอบ

การป้องกันเฉพาะ AI เพิ่มเติมได้แก่:

• แซนด์บ็อกซ์ที่ปลอดภัยของสภาพแวดล้อมการดําเนินการแบบจําลอง
• การตรวจสอบอินพุตกับรูปแบบที่เป็นปฏิปักษ์
• อินเทอร์เฟซที่แข็งแรงสําหรับการสื่อสารแบบโมเดลต่อโมเดล
• การจํากัดอัตราสําหรับบริการอนุมาน
• การบันทึกการตรวจสอบการตัดสินใจแบบจําลองที่ละเอียดอ่อน

‍

‍

การกํากับดูแลและการแทรกแซงของมนุษย์

แม้จะมีระบบอัตโนมัติ แต่มนุษย์ก็ยังคงเป็นส่วนหนึ่งของวงจรการตัดสินใจสําหรับ:

• กรณีที่คลุมเครือ
• การกระทําที่มีผลกระทบสูง
• ข้อยกเว้นหรือการแทนที่
• กระบวนการประกันคุณภาพ

เวิร์กโฟลว์การกํากับดูแลรวมถึงความสามารถในการหยุดแบบจําลองชั่วคราว ย้อนกลับเวอร์ชัน หรือเปลี่ยนเส้นทางงานไปยังผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์

‍

‍

สรุป

สรุปการกํากับดูแล AI นี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ PhotoRobot ในการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างปลอดภัย มีจริยธรรม โปร่งใส และควบคุมอย่างดี การทดสอบอย่างเข้มงวด การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการปรับให้สอดคล้องกับกรอบงานระหว่างประเทศ PhotoRobot ช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณลักษณะ AI ยังคงน่าเชื่อถือ ปลอดภัย และพร้อมสําหรับองค์กรสําหรับลูกค้าในทุกภูมิภาค