Caesar AI Atlas

База знаний

Вопросы: AI Safety & Risk

Авторитетные ответы на вопросы о соответствии ИИ, управлении и технических аспектах. Написано для юридических команд, специалистов по комплаенсу и разработчиков.

40

Полные руководства

120

Всего вопросов

Все вопросы (120)Полные руководства (40)Только FAQ (80)Сбросить фильтр
Фильтр по сложности:

Средний

Высокий приоритетСредний

Чем data drift отличается от concept drift?

Используйте data drift, когда меняется распределение входных данных; используйте concept drift, когда меняется связь между inputs и целевым outcome.

1 термин1 тема
Средний приоритетСредний

Что такое alignment в AI safety?

Alignment — это практика проектирования, обучения и управления AI-системой так, чтобы ее цели, outputs и поведение оставались согласованными с человеческими намерениями, ценностями и acceptable use constraints.

1 термин1 тема
Средний приоритетСредний

Что такое serious AI incident?

AI Incident — это событие или серия событий, при которых разработка, deployment, использование или malfunction AI-системы причиняет или может причинить вред. Такой вред может касаться safety, discrimination, privacy, legal compliance, critical infrastructure, property, communities или environment.

1 термин1 тема
Средний приоритетСредний

Что такое human-in-the-loop control?

HITL, или human-in-the-loop, — это подход, при котором люди остаются вовлеченными в формирование, review, approval или улучшение outputs или decisions AI-системы. Он используется для сочетания machine efficiency с human judgment, особенно в higher-risk или context-sensitive tasks.

1 термин1 тема
Средний приоритетСредний

Что такое AI toxicity?

AI Toxicity — это harmful, offensive, false, biased или otherwise inappropriate output, созданный или усиленный AI-системой. Он может возникать из training data, system design, prompt context, misalignment или inadequate safeguards.

1 термин1 тема
Средний приоритетСредний

Почему post-market monitoring важен?

Post-market monitoring system состоит из действий провайдеров AI-систем по сбору и анализу опыта использования систем, размещенных на рынке или введенных в эксплуатацию. Его цель — определить, нужны ли corrective или preventive actions после deployment.

1 термин1 тема

Продвинутый