ほとんどの組織は、公正性、説明性、責任性という抽象的な原則で人工知能の議論を開始します。
しかし、人工知能作戦は、具体的なコントロール対象なしで動作することはできません。
リスクを測定する前に、政策を実施する前に、ドリフトを監視する前に、組織はまず、以下のことを知らなければならない。
人工知能システムが存在する。
人工知能の記録は単なるモデルのリストではありません。 それは、システム、再利用可能なコンポーネント、そしてそれらの間の関係の構造化された表現です:
モデル、ソフトウェアエージェント、リトリーバー、ツール、知識ベース
●建築関係
●所有者及び生命周期国家
■準備の証拠
●費用、イベント、実施範囲
インベンチャーなしでは、作戦は反応的で分裂する。
インベンチャーがファーストクラスのアーティファクトとして扱われると、いくつかの能力が現れます。
- ライフサイクルトラッキングは決定的なものになる
- 操作コントロールは一貫して実施できます。
- 食欲のリスクが実現できる。
- 監査ルートが再構築可能になる
- クロスシステムパターンが検出される
このため、人工知能作業は仮定ではなく、システムの可視性から始まるべきです。
責任は文書以上に必要です - 記録システムが必要です。