Shrnutí správy AI ve PhotoRobot

Tento dokument představuje shrnutí správy AI PhotoRobot: Verze 1.0 — PhotoRobot Edition; uni-Robot Ltd., Česká republika.

‍

‍

Úvod - Shrnutí řízení AI v PhotoRobot

Tento dokument poskytuje komplexní a podnikový přehled přístupu PhotoRobot k řízení umělé inteligence. Je určen pro týmy v oblasti nákupu, právu, souladu a informační bezpečnosti, které hodnotí bezpečnost, transparentnost a odpovědnost funkcí produktů s podporou umělé inteligence. Tento souhrn zahrnuje principy, procesy a kontroly, které řídí veškerý vývoj a nasazení AI v rámci ekosystému PhotoRobot.

‍

‍

Přehled rámce řízení

Účel rámce řízení

Rámec zajišťuje, že schopnosti poháněné umělou inteligencí:

• Jezdit bezpečně a předvídatelně,
• splňovat právní a regulační požadavky,
• respektovat zásady ochrany soukromí a dat,
• poskytovat transparentní funkčnost a vysvětlitelnost,
• zahrnout lidský dohled, pokud je to nutné,
• podstupují kontinuální monitorování a hodnocení.

Tento rámec je v souladu s naší politikou správy AI, která stanovuje povinné kontroly napříč celým životním cyklem modelu.

‍

Role a odpovědnosti

PhotoRobot udržuje jasně definované role, aby zajistil odpovědnost:

• Vedoucí AI řízení dohlíží na dodržování předpisů, dokumentaci a přezkumy rizik.
• Správci dat zajišťují integritu a kvalitu tréninkových datových sad.
• Inženýři strojového učení jsou zodpovědní za návrh modelů, testování a provozní připravenost.
• Bezpečnostní důstojníci provádějí hodnocení rizik a zajišťují odolnost proti zneužití.
• Produktoví vlastníci ověřují zamýšlené použití, požadavky na spravedlnost a transparentnost.
• Lidské recenzenty ověřují citlivé výstupy a přepisují automatizovaná rozhodnutí tam, kde je to potřeba.

‍

‍

Správa datové sady

Principy zdrojů dat

Datové sady používané pro trénování modelů podléhají přísnému vyhodnocování:

• ověření původu dat,
• dokumentace povolených práv k užívání,
• Recenze citlivého obsahu,
• odstranění osobně identifikovatelných údajů, kde je to možné,
• Vyvážení s cílem snížit zkreslení, kde je to možné.

‍

Kontrola kvality datové sady

Kvalita dat musí splňovat přísné standardy:

• kontroly konzistence,
• deduplikace,
• ověření anotací,
• Metadata tagování,
• Ukládání v schválených bezpečných prostředích.

‍

Rodovod datové sady a verzování

Každá verze datové sady je zaznamenána s:

• zdrojové informace,
• Historie schématu,
• záznamy změn,
• validační zprávy.

Rodokmen datových sad podporuje reprodukovatelnost, auditovatelnost a sledovatelnost pro účely dodržování předpisů.

‍

‍

Vývoj a validace modelu

Požadavky na návrh modelu

Nové funkce AI musí splňovat požadavky definované v Politice vývoje AI:

• jasný účel a zamýšlené použití,
• zdokumentovaná potenciální rizika,
• popis hranic modelu,
• záložní chování pro chyby nebo nejistotu,
• Ochrany proti zneužití.

‍

Validace a testování

Modely jsou ověřovány pomocí následujících

• Benchmarkové testy,
• Hodnocení spravedlnosti a zaujatosti,
• robustnost kontroluje protivné vstupy,
• hodnocení výkonu za různých podmínek,
• Validace reprodukovatelnosti.

Všechny výsledky jsou dokumentovány a před nasazením přezkoumány.

‍

Vysvětlitelnost a transparentnost

Kde je to možné, PhotoRobot poskytuje:

• vysvětlení chování modelu,
• zjednodušené popisy vstupů a výstupů,
• zveřejnění automatizovaných rozhodovacích komponent,
• Poznámky vývojářů k omezením modelu.

‍

‍

Nasazení a monitorování

Opatření nasazení

Před uvedením do produkce procházejí AI komponenty:

• recenzní řízení,
• schválení vedoucím řízení,
• Bezpečnostní hodnocení,
• integrační testování,
• postupové postupy zavádění.

Nasazení následuje zásady Secure Development Lifecycle (SDLC) a Change Management Policy.

‍

Nepřetržité monitorování

AI systémy jsou průběžně sledovány:

• degradace výkonu,
• anomální chování,
• nečekaný odklon v předpovědích,
• problémy s latencí nebo spolehlivostí,
• bezpečnostní hrozby a nepřátelské vzorce.

Automatizované monitory eskalují upozornění lidským operátorům, když jsou překročeny prahové hodnoty.

‍

Drift Management

Drift modelu je detekován prostřednictvím:

• Sledování statistických změn,
• periodické validační testy,
• Analýza regresí výkonu.

Když je drift potvrzen, model je znovu vyhodnocen, znovu natrénován nebo vrácen zpět.

‍

‍

Klasifikace a zmírnění rizik

Úrovně rizika AI

Modely jsou klasifikovány na základě:

• Potenciální dopad,
• pravděpodobnost újmy,
• regulační expozice,
• Spoléhání se na citlivá data,
• Viditelnost uživatele.

‍

Opatření ke zmírnění

Každá úroveň má povinné ovládací prvky:

• Tier 1 (Nízké riziko): Standardní monitorování a dokumentace.
• Úroveň 2 (Střední riziko): Další testování spravedlnosti a brány pro kontrolu člověkem.
• Úroveň 3 (Vysoké riziko): Povinné pracovní postupy s člověkem v procesu, pokročilá validace a pravidelné audity.

‍

‍

Sladění souladu

Regulační sladění USA

PhotoRobot se shoduje s:

• Rámec řízení rizik AI v NIST,
• Pokyny FTC k spravedlnosti a transparentnosti,
• vznikající principy řízení AI na úrovni států v USA.

‍

Mezinárodní regulační sladění

Náš přístup k řízení je kompatibilní s:

• Principy umělé inteligence OECD,
• ISO/IEC AI standardy ve vývoji,
• Klasifikace EU AI Act a požadavky na úroveň rizika.

To zajišťuje připravenost na dodržování předpisů bez ohledu na trh nasazení.

‍

‍

Bezpečnostní aspekty pro AI

AI systémy dodržují všechny základní bezpečnostní kontroly definované v:

• Politika řízení přístupu,
• Šifrovací politika,
• Politika reakce na incidenty,
• Politika logování a monitorování.

Další ochrany specifické pro AI zahrnují:

• bezpečné sandboxování prostředí pro vykonávání modelů,
• ověřování vstupů proti nepřátelským vzorcům,
• zpevněná rozhraní pro komunikaci mezi modely,
• omezení rychlosti pro inferenční služby,
• Auditní zaznamenávání citlivých modelových rozhodnutí.

‍

‍

Lidský dohled a zásah

I při automatizaci zůstávají lidé součástí rozhodovacího cyklu pro:

• nejednoznačné případy,
• Akce s vysokým dopadem,
• výjimky nebo výjimky,
• Procesy zajištění kvality.

Dozorčí pracovní postupy zahrnují možnost pozastavit modely, vrátit verze zpět nebo přesměrovat úkoly na lidské operátory.

‍

‍

Závěr

Tento souhrn správy AI ukazuje závazek PhotoRobot k bezpečnému, etickému, transparentnímu a dobře kontrolovanému využívání umělé inteligence. Díky strukturovanému přístupu ke správě, důkladnému testování, kontinuálnímu monitorování a sladění s mezinárodními rámci PhotoRobot zajišťuje, že funkce AI zůstávají důvěryhodné, bezpečné a připravené pro podniky pro zákazníky ve všech regionech.