Governance-хаб для организации систем ИИ, рисков, ролей, evidence, политик, аудитов и accountability на протяжении жизненного цикла ИИ.
30
Термины
9
Сравнения
8
Вопросы
AI governance превращает абстрактную ответственность в повторяемые практики: инвентари, политики, risk assessments, evidence records, аудиты и monitoring. Она связывает юридические обязанности с продуктовой, data, security и procurement работой.
Без governance команды не могут доказать, кто одобрил систему ИИ, какие данные она использовала, как она тестировалась и какие контроли существовали, когда что-то пошло не так.
Полезно для программ ISO/IEC 42001, подготовки к Регламенту об ИИ, vendor governance, разработки внутренних политик, подготовки к аудиту и отчётности по AI risk на уровне совета директоров.
Концепции для организации ответственности, accountability, инвентаря и policy controls.
Термины для проверки, доказательственного сопровождения и улучшения систем ИИ и связанных governance-процессов.
Повторяющиеся governance-проблемы, возникающие в реальных системах и procurement workflows.
Сравнение ИИ-системы и ИИ-модели. Помогает понять, почему модель обычно является компонентом, тогда как ИИ-система включает более широкую развернутую конфигурацию, которая преобразует входы и цели в выходы.
Сравнение оценки риска ИИ и аудита ИИ. Помогает понять, как риск-процесс поддерживает решения до и во время развертывания, тогда как аудит оценивает системы или управление по заданным критериям.
Параллельное сравнение AI Assurance и AI Audit. Помогает понять, как assurance является более широкий доказательства-generating confidence practice, а аудит является структураd evaluation по отношению к defined критерии.
Параллельное сравнение AI governance и AI management система. Помогает понять, как более широкий framework надзор differs из структурированные процессы или platform используется для manage AI across жизненный цикл.
Параллельное сравнение AI management система и ISO/IEC 42001. Помогает понять различие между организация’s AI governance система и international standard для establishing и improving it.
Сравнение AI-инвентаризации или реестра систем и политики использования ИИ. Разберите, чем каталог AI-систем отличается от правил допустимого организационного использования.
Параллельное сравнение Shadow AI и AI Inventory [System Register]. Объясняет, чем отличаются понятия, когда применяется каждый термин и почему различие важно для AI governance, оценки и проектирования систем.
Параллельное сравнение Trustworthy AI и Responsible AI. Объясняет, чем отличаются понятия, когда применяется каждый термин и почему различие важно для AI governance, оценки и проектирования систем.
Параллельное сравнение Vendor Risk и Vendor Due Diligence. Объясняет, чем отличаются понятия, когда применяется каждый термин и почему различие важно для AI governance, оценки и проектирования систем.
Используйте AI Risk Assessment для выявления и управления рисками; используйте AI Audit для оценки доказательств, controls или утверждений по заданным критериям.
AI Assurance — это набор практик, которые дают обоснованную уверенность в том, что AI-система работает как задумано в своем операционном контексте.
Shadow AI — это использование AI-инструментов или систем без формального одобрения, надзора или governance со стороны организации. Это создает риски утечки данных, комплаенса, безопасности и непоследовательного принятия решений и обычно управляется через политики, одобренные альтернативы, обучение и мониторинг.
AI Use Policy — это внутренний governance-документ, который определяет, как AI-инструменты и системы могут использоваться внутри организации. Обычно он охватывает допустимое и запрещенное использование, роли и обязанности, обработку данных, требования к approval, мониторинг и escalation incidents.
AI vendor due diligence — это оценка сторонних AI-продуктов или провайдеров на предмет рисков безопасности, приватности, надежности, governance и комплаенса. Она помогает организациям решить, можно ли безопасно одобрить, закупать, мониторить или ограничивать конкретного vendor.
Algorithmic accountability — это ответственность за проектирование, работу, решения и последствия алгоритмических систем. Она включает прозрачность, прослеживаемость, надзор и механизмы объяснения, оспаривания или исправления вредных последствий.
AI Model Card — это краткий документ, сопровождающий обученную модель или AI-сервис. Обычно он описывает intended use, ограничения, результаты оценки, релевантные риски, контекст данных или обучения и другую информацию, которая поддерживает прозрачность и ответственное внедрение.
Прозрачность — это степень, в которой назначение AI-системы, использование данных, работа, ограничения и выходные данные могут быть поняты или проверены релевантными заинтересованными сторонами.