Zhrnutie správy AI PhotoRobot

Tento dokument predstavuje zhrnutie správy AI PhotoRobot: Verzia 1.0 — PhotoRobot Edition; uni-Robot Ltd., Česká republika.

‍

‍

Úvod - Zhrnutie správy AI PhotoRobot

Tento dokument poskytuje komplexný a podnikový prehľad prístupu PhotoRobot k správe umelej inteligencie. Je napísaný pre tímy obstarávania, právne, compliance a informačnej bezpečnosti, ktoré hodnotia bezpečnosť, transparentnosť a zodpovednosť produktov s podporou AI. Tento súhrn obsahuje princípy, procesy a kontroly, ktoré riadia všetok vývoj a nasadenie AI v rámci ekosystému PhotoRobot.

‍

‍

Prehľad rámca riadenia

Účel rámca riadenia

Rámec zabezpečuje, že schopnosti poháňané AI:

• Pracujte bezpečne a predvídateľne,
• dodržiavať právne a regulačné požiadavky,
• rešpektovať zásady ochrany súkromia a údajov,
• poskytovať transparentnú funkčnosť a vysvetliteľnosť,
• zahrnúť ľudský dohľad tam, kde je to potrebné,
• podstupujú nepretržité monitorovanie a hodnotenie.

Tento rámec je v súlade s našou politikou správy AI, ktorá stanovuje povinné kontroly počas celého životného cyklu modelu.

‍

Úlohy a zodpovednosti

PhotoRobot udržiava jasne definované úlohy, aby zabezpečil zodpovednosť:

• Vedúci AI riadenia dohliada na súlad, dokumentáciu a kontroly rizík.
• Správcovia dát zabezpečujú integritu a kvalitu trénovacích dátových súborov.
• Inžinieri strojového učenia sú zodpovední za návrh modelov, testovanie a operačnú pripravenosť.
• Bezpečnostní dôstojníci vykonávajú hodnotenia rizík a zabezpečujú odolnosť voči zneužitiu.
• Produktoví majitelia overujú zamýšľané použitie, požiadavky na spravodlivosť a transparentnosť.
• Ľudskí kontrolóri overujú citlivé výstupy a prepisujú automatizované rozhodnutia tam, kde je to potrebné.

‍

‍

Správa dátových súborov

Princípy získavania dát

Dátové súbory používané na trénovanie modelov prechádzajú prísnym hodnotením:

• overenie pôvodu údajov,
• dokumentácia povolených práv používania,
• Skontrolujte citlivý obsah,
• odstránenie osobných identifikovateľných údajov, kde je to možné,
• Vyváženie na zníženie zaujatosti, kde je to možné.

‍

Kontrola kvality dátových súborov

Kvalita dát musí spĺňať prísne štandardy:

• kontroly konzistencie,
• deduplikácia,
• validácia anotácií,
• Označovanie metadát,
• Ukladanie v schválených bezpečných prostrediach.

‍

Pôvod dátovej sady a verziovanie

Každá verzia datasetu je zaznamenaná s:

• zdrojové informácie,
• História schémy,
• Záznamy zmien,
• Validačné správy.

Pôvod datasetu podporuje reprodukovateľnosť, auditovateľnosť a sledovateľnosť pre účely súladu.

‍

‍

Vývoj a validácia modelu

Požiadavky na návrh modelu

Nové funkcie AI musia spĺňať požiadavky definované v politike vývoja AI:

• jasný účel a zamýšľané použitie,
• zdokumentované potenciálne riziká,
• popis hraníc modelu,
• záložné správanie pri chybách alebo neistote,
• Ochrany pred zneužitím.

‍

Validácia a testovanie

Modely sa overujú používaním:

• referenčné testy,
• Hodnotenia spravodlivosti a zaujatosti,
• robustnosť kontroluje protivnícke vstupy,
• hodnotenia výkonu za rôznych podmienok,
• Validácia reprodukovateľnosti.

Všetky výsledky sú zdokumentované a pred nasadením prehliadnuté.

‍

Vysvetliteľnosť a transparentnosť

Kde je to možné, PhotoRobot poskytuje:

• vysvetlenia správania modelu,
• zjednodušené popisy vstupov a výstupov,
• zverejnenie automatizovaných rozhodovacích komponentov,
• poznámky vývojárov o obmedzeniach modelu.

‍

‍

Nasadenie a monitorovanie

Opatrenia nasadenia

Pred uvedením produkcie prechádzajú AI komponenty nasledovne:

• recenzné hodnotenie,
• schválenie vedúcim správy vecí verejných,
• hodnotenie bezpečnosti,
• Integračné testovanie,
• Postupové zavádzanie.

Nasadenie nasleduje zásady Secure Development Lifecycle (SDLC) a Change Management Policy.

‍

Kontinuálne monitorovanie

AI systémy sú neustále pozorované na:

• zhoršenie výkonu,
• anomálne správanie,
• nečakaný odklon v predpovediach,
• problémy s latenciou alebo spoľahlivosťou,
• bezpečnostné hrozby a nepriateľské vzorce.

Automatizované monitory eskalujú upozornenia ľudským operátorom, keď sú prekročené prahové hodnoty.

‍

Drift Management

Drift modelu sa deteguje precez:

• Štatistické sledovanie zmien,
• periodické validačné testy,
• Analýza výkonnostnej regresie.

Keď je drift potvrdený, model sa znovu vyhodnotí, pretrénuje alebo vráti späť.

‍

‍

Klasifikácia a zmierňovanie rizík

Rizikové úrovne AI

Modely sú klasifikované na základe:

• Potenciálny dopad,
• pravdepodobnosť ujmy,
• regulačná expozícia,
• Závislosť na citlivých údajoch,
• Viditeľnosť používateľa.

‍

Opatrenia na zmiernenie

Každá úroveň má požadované ovládacie prvky:

• Tier 1 (Nízke riziko): Štandardné monitorovanie a dokumentácia.
• Tier 2 (Stredné riziko): Dodatočné testovanie spravodlivosti a ľudské kontrolné brány.
• Úroveň 3 (Vysoké riziko): Povinné pracovné postupy s človekom v obraze, pokročilá validácia a pravidelné audity.

‍

‍

Súlad s dodržiavaním predpisov

Americké regulačné zosúladenie

PhotoRobot sa zhoduje s:

• Rámec riadenia rizík AI NIST,
• Usmernenia FTC týkajúce sa spravodlivosti a transparentnosti,
• vznikajúce princípy riadenia AI na úrovni štátov v USA.

‍

Medzinárodné regulačné zosúladenie

Náš prístup k správe je kompatibilný s:

• Princípy umelej inteligencie OECD,
• ISO/IEC AI štandardy vo vývoji,
• Klasifikácie zákona EÚ o AI a požiadavky na úroveň rizika.

To zabezpečuje pripravenosť na súlad bez ohľadu na trh nasadenia.

‍

‍

Bezpečnostné aspekty pre AI

AI systémy dodržiavajú všetky základné bezpečnostné opatrenia definované v:

• Politika kontroly prístupu,
• Šifrovacia politika,
• Politika reakcie na incidenty,
• Politika logovania a monitorovania.

Ďalšie špecifické ochrany AI zahŕňajú:

• bezpečné sandboxovanie prostredí na vykonávanie modelov,
• overovanie vstupov proti nepriateľským vzorcom,
• spevnené rozhrania pre komunikáciu medzi modelmi,
• obmedzovanie rýchlosti pre inferenčné služby,
• Auditné zaznamenávanie citlivých modelových rozhodnutí.

‍

‍

Ľudský dohľad a zásah

Aj pri automatizácii zostávajú ľudia súčasťou rozhodovacieho cyklu pre:

• nejednoznačné prípady,
• akcie s vysokým dopadom,
• výnimky alebo prehlasovania,
• Procesy zabezpečovania kvality.

Dohľadové pracovné postupy zahŕňajú možnosť pozastaviť modely, vrátiť verzie späť alebo presmerovať úlohy na ľudských operátorov.

‍

‍

Záver

Tento súhrn správy AI demonštruje záväzok PhotoRobot k bezpečnému, etickému, transparentnému a dobre kontrolovanému používaniu umelej inteligencie. Vďaka štruktúrovanému prístupu k riadeniu, dôkladnému testovaniu, neustálemu monitorovaniu a zosúladeniu s medzinárodnými rámcami PhotoRobot zabezpečuje, že AI funkcie zostávajú dôveryhodné, bezpečné a pripravené pre podnik pre zákazníkov vo všetkých regiónoch.