대부분의 조직은 인공 지능 토론을 추상적인 원칙으로 시작합니다 : 공정성, 설명 가능성, 책임감.
그러나 인공지능 작전은 구체적인 통제 대상 없이 작동할 수 없다.
위험을 측정하기 전에, 정책을 적용하기 전에, 드리프를 모니터링하기 전에, 조직은 먼저 알아야합니다 :
어떤 인공지능 시스템이 존재하는가?
인공 지능의 기록은 단순히 모델 목록이 아닙니다. 그것은 시스템, 재사용 가능한 구성 요소, 그리고 그들 사이의 관계의 구조화 된 대표입니다 :
• 모델, 소프트웨어 에이전트, 리트리버, 도구 및 지식 기반
• 아키텍처 관계
• 소유자 및 생활주기 국가
• 준비 증거
• 비용, 이벤트 및 배치 범위
기록이 없으면 작업은 반응적이고 분열됩니다.
창고가 첫 번째 클래스 예술품으로 처리되면 여러 가지 능력이 나타납니다.
- 생활주기 추적은 결정적이 됩니다.
- 운영 통제는 일관되게 적용될 수 있습니다.
- 위험 식욕을 실행할 수 있습니다.
- 검토 트랙이 재건 가능해진다.
- 크로스 시스템 패턴이 발견될 수 있습니다.
그래서 인공지능 작업은 가정이 아니라 시스템 시각성으로 시작해야합니다.
책임은 문서 이상이 필요합니다 - 그것은 기록 시스템이 필요합니다.