大多數組織以抽象的原則開始人工智能討論:公平、可解釋、負責任。
但是,人工智能操作不能在沒有具體的控制對象的情況下工作。
在測量風險之前,在實施政策之前,在監測流動之前,組織必須先知道:
什麼是人工智能系統
人工智能存儲庫不僅僅是模型的列表。 它是系統的結構化代表,可重複使用的組件,以及它們之間的關係:
• 模型、軟件代理、收件、工具和知識基礎
• 建築關係
• 所有者和生命週期國家
• 準備證據
• 成本、事件和部署範圍
沒有存儲,操作變得反應和分裂。
當存儲被視爲一級藝術品時,出現了幾種能力:
- 生命週期跟蹤變得決定性
- 操作控制可以連續執行
- 食慾風險可實現
- 審計軌道可重建
- 跨系統模式可以檢測到
這就是爲什麼人工智能操作不應該從假設開始,而是系統可見性。
責任需要更多的文件 - 它需要一個記錄系統。