Hükümetin bir üretim sorunu var. Son birkaç yılda, düzenleyiciler, standart organları ve endüstri liderleri açık bir konsensüs üzerinde birleşti: AI sistemleri sorumlu olmalıdır. AB AI Yasası, NIST AI Risk Management Framework ve gelişmekte olan küresel standartlar gibi çerçeveler, adalet, denetleyebilirlik, risk yönetimi ve denetim etrafında beklentileri tanımlar. Ama temel bir bağlantısızlık var. Hükümet bir siyasettir. Böyle bir altyapı var. Ve ikisi arasında bir yerde, sorumluluk kırılır. Temel sorun düzenleyici netlik değildir; bu bir mühendislik uygulamasıdır. Günümüzde AI yönetimi çoğunlukla prosedüreltir. Belgelendirme var. Risk değerlendirmeleri yapılır. Kontroller açıklanır. Ama sistemlerin kendileri genellikle yönetim gereksinimlerini aktif olarak yürürlüğe koyarlar. Bu bir politik başarısızlık değil, eksik bir mimari katman. The Problem: Governance Without Enforcement Etiket: uygulama olmadan yönetim Modern AI sistemleri olağanüstü bir ölçekte çalışır. Etkileri vardır : 
 
 
 
 
 Milyonlarca kişiyi etkileyen finansal onaylar Küresel platformlarda içerik sıralaması ve moderatörlüğü Kritik altyapılarda otomatik operasyonel kararlar Hastanın sonuçlarını etkileyen sağlık kararları desteği Bu ölçekte, küçük sapmalar bile sistemik risk oluşturabilir. Bununla birlikte, günümüzde çoğu yönetim mekanizması sistemin dışında çalışır: 
 
 
 
 
 Düzenli denetimler Manual Yorumları Politika belgeleri Olaylardan sonra yapılan soruşturmalar Bu mekanizmalar sürekli uygulama sağlamaz. Bunlar, kararlar alındığında yönetim gereksinimlerinin gerçekten uygulandığını garanti edemezler. Sistem düzeyinde uygulama olmadan, yönetim önleyici değil geriye dönük bir hale gelir. The Root Cause: No Translation Layer Between Policy and Systems Önceki Önceki yazı: Politika ve Sistemler Arasındaki Tercüme Katmanı Yok Kurallar insan dilinde yazılmıştır: “Dürüstlük garantisi” Uygun koruyucu önlemler alın" dedi. “Audit edilebilirliği sağlamak” Üretim sistemleri deterministik özellikleri gerektirir: 
 
 
 
 
 
 Sınır değerleri Uygulama mantığı Primitiv erişim kontrolü Hooks Aletleri Telemetri Sistemleri İnceleme Bu iki alan bağımsız olarak çalışır. Yasal ve uyumluluk ekipleri yönetim gereksinimlerini tanımlar. Mühendislik ekipleri sistemler oluşturur.Ama yönetim görevlerini yürürlükteki teknik denetimlere dönüştüren yapısal bir mekanizma nadiren vardır. Bu da sistemik bir sorumluluk boşluğu yaratıyor. Introducing the AI Accountability Control Stack (AACS) AACS (AI Accountability Control Stack) Uygulaması Bu eksikliği ortadan kaldırmak için, ben - Doğrudan AI sistem altyapısında yönetim gereksinimlerini operasyonelleştiren üretim düzeyinde bir mimari çerçeve. AI Accountability Control Stack (AACS) AACS yönetimi belgelerden uygulanacak sistem davranışına dönüştürür. Manuel denetimlere güvenmek yerine, sorumluluğu sistemin kendine yerleştirir. Mimarlık altı fonksiyonel katmandan oluşur: Layer 1: Policy Abstraction Layer Bu katman, yönetim gereksinimlerini yapılandırılmış, makine okuma kontrol ilkelerine dönüştürür. Sadece metin belgeleri olarak var olan bir politika yerine, sistemlerin yorumlayabileceği ve uygulayabileceği yapılandırılmış metadata dönüşür. Layer 2: Risk Modeling Layer Farklı AI sistemleri, aşağıdakilere bağlı olarak farklı risk düzeyleri taşır: 
 
 
 
 
 Karar Etkileri etkilenen nüfus Düzenleyici Yargı Geliştirme Konteyneri Bu katman, yönetim gereksinimlerini sistem spesifik risk profillerine haritalar. Layer 3: Control Specification Layer Bu katman, yönetim gereksinimlerini aşağıdakiler de dahil olmak üzere yürürlükteki teknik spesifikasyonlara dönüştürür: 
 
 
 
 
 
 Adalet Sınırları erişim kontrol politikaları Veri Kullanımı Sınırlamaları İzleme gereksinimleri Eskalasyon Triggerleri Bu özellikler uygulanabilir, tavsiye edilemez. Layer 4: Instrumentation Layer Instrumentation, izleme ve yürütme kavanozlarını doğrudan şunlara entegre eder: 
 
 
 
 
 İnferans Pipelin Modelleri Apiş Data Access Layers Hakkında Integrasyon Hizmetleri Bu, sistemin yürütülmesi sırasında yönetim uygulamasını sağlar. Daha sonra değil. Layer 5: Audit Telemetry Layer Bu katman, şunları yakalamak için yapılandırılmış, yanlış anlaşılabilir denetim günlükleri oluşturur: 
 
 
 
 
 
 Model Versiyonu Giriş Özellikleri Çıkış sınıflandırması Uygulanan Yönetim Kontrolü Uygulama Kararları Bu, otomatik olarak doğrulanabilir denetim kanıtı oluşturur. Layer 6: Governance Reporting Interface Bu son tabaka telemetriyi şunlara dönüştürür: 
 
 
 
 
 Kontrol Raporları Hazır Ulusal Uyumluluk Dashboard Otomatik Risk Uyarısı Eskalasyon iş akışları Hükümet sürekli ölçülebilir hale geliyor. Why This Architecture Matters Neden Arkeoloji Önemlidir Mevcut yönetim çerçeveleri beklentileri tanımlar; uygulama mimarileri tanımlamazlar. AACS, yönetim politikası ve sistem uygulanması arasında belirgin bir çeviri tabakası sağlar. Bu, birkaç kritik yetenek üretir: Kontroller inferans zamanında uygulanır. Continuous enforcement : Kanıt sistem işletiminin bir parçası olarak oluşturulur. Automatic auditability : Yönetici altyapısı ile yönetici altyapısı Scalability : Hükümet sistemler geliştikçe bozulmamış kalır. Operational resilience : How This Works in Real Systems Gerçek Sistemlerde Nasıl Çalışır Modern bir altyapı şunlardır: 
 
 
 
 
 dağıtılmış Bulut Yerli Sürekli dağıtılan Dış hizmetlerle entegrasyon AACS, uygulama ve telemetri mekanizmalarını hizmet sınırlarına, sonuc borularına ve API katmanlarına bağlayarak doğrudan bu ortamda entegre eder. Bu, yönetim kontrollerinin, dağıtım mimarisine bakılmaksızın sistemle birlikte seyahat etmesine izin verir. Dışarıdan sağlanan modeller kullanıldığında bile, yönetim ambalajları erişim kontrollerini, kayıt gereksinimlerini ve operasyonel korumaları uygulayabilir. Bu, sistemin karmaşıklığına bakılmaksızın sorumluluk sağlar. The Emergence of Governance Engineering Yönetim Mühendisliği Gelişimi Bu mimari model, yeni bir mühendislik disiplini tanıtıyor: Yönetim Mühendisliği. Yönetim mühendisleri, yönetim gereksinimlerini işlevselleştirmek için gerekli altyapıyı tasarlar ve uygular. Çalışmaları, yönetimin otomatik olarak değil manuel olarak yürütülmesini sağlar. Bu işlev, düzenleyici beklentilerin teknik uygulanabilirliğe doğru ilerlediği için önemli hale geliyor. The Future: Governance Will Be Evaluated at the System Level Gelecek: Yönetim sistem düzeyinde değerlendirilecek Düzenleyici denetim hızla gelişiyor. Gelecekteki düzenleyici değerlendirme sadece politika belgelerine değil, yönetim uygulamasını kanıtlayan sistem düzeyinde kanıtlara odaklanacaktır. Organizasyonlar şunları göstermelidir: 
 
 
 
 Yönetim gereksinimlerinin sistem kontrollerine nasıl çevrildiği Bu kontroller nasıl uygulanır Hangi kanıtlar uygulama gerçekleştiğini kanıtlar Arkeolojik uygulama standart haline gelecektir. Seçmeli değil Final Thought: Accountability Is an Architectural Decision Son Düşünce: Sorumluluk Bir Mimarlık Kararıdır Sorumluluk yalnızca belgelendirme, politika veya denetim yoluyla elde edilemez. Bu da sistemin kendisinde yapılması gerekmektedir. AI Accountability Control Stack, bunu gerçekleştirmek için pratik bir mimari model sunar ve hükümet ve sistem uygulanmasını köprüleyen bir determinist kontrol tabakası sunar. AI sistemleri büyümeye devam ederken ve düzenleyici beklentiler yoğunlaşırken, yönetimi politikalar yerine altyapı olarak gören kuruluşlar, güvenilir, dayanıklı ve uyumlu AI sistemleri oluşturmak için en iyi konumda olacaklardır. Hükümet kod haline gelmelidir.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Mühendislik Sorumlu AI Sistemleri: Neden Yönetim Bir İlk Sınıf Sistem Katmanı Olmalı

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Dijital Göçebeler Dinleyin: Tayland'ın Yeni DTV Vizesi Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Kripto Büyümesi: Etkili Kullanıcı Kişilikleri Oluşturma

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Başarılı Buluta Geçiş İçin Tam Kılavuz: Stratejiler ve En İyi Uygulamalar

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps