Влада має проблеми з виробництвом. Протягом останніх кількох років регулятори, органи з стандартизації та лідери галузі досягли чіткого консенсусу: системи штучного інтелекту повинні бути відповідальними.Рамки, такі як Закон ЄС про штучний інтелект, Рамка управління ризиками штучного інтелекту NIST та нові глобальні стандарти, всі визначають очікування щодо справедливості, аудитоспроможності, управління ризиками та нагляду. Але є фундаментальна розбіжність. Управління є як політика. Вони існують як інфраструктура. І десь між цими двома, відповідальність руйнується. Основна проблема не регулююча чіткість, це інженерна реалізація. Управління AI сьогодні в значній мірі є процедурним. Документація існує. Проводяться оцінки ризиків. Описані контролю. Але самі системи часто не мають детерміністичних механізмів здійснення, які гарантують, що вимоги до управління активно виконуються в експлуатаційний час. Це не політичний провал, це відсутній архітектурний шар. The Problem: Governance Without Enforcement Проблема: Управління без виконання Сучасні системи AI працюють в надзвичайних масштабах. Вони впливають на: 
 
 
 
 
 Фінансові санкції, що впливають на мільйони людей Рейтинг контенту та модерація на глобальних платформах Автоматизовані операційні рішення в критичній інфраструктурі Підтримка рішень у сфері охорони здоров'я, що впливають на результати лікування пацієнтів При цьому навіть невеликі відхилення можуть викликати системний ризик. Проте більшість механізмів управління сьогодні діють поза самою системою: 
 
 
 
 
 Періодичні аудити Ручний огляд Політична документація Реактивні розслідування після інцидентів Ці механізми не забезпечують постійного виконання. Вони не можуть гарантувати, що вимоги до управління фактично були виконані в момент прийняття рішень. Без системного виконання, управління стає ретроспективним, а не превентивним. The Root Cause: No Translation Layer Between Policy and Systems Коренева причина: немає перекладного шару між політикою та системами Нормативні вимоги написані людською мовою: «Забезпечити справедливість» «Підтримувати відповідні гарантії». «Проведення аудиторської діяльності». Виробничі системи вимагають детерміністичних специфікацій: 
 
 
 
 
 
 Граничні цінності Логіка виконання Примітивний контроль доступу Інструменти хоккею Аудит телеметричних схем Ці дві області працюють незалежно. Інженерні команди будують системи, але рідко існує структурований механізм, який перетворює мандати управління на здійсненні технічного контролю. Це створює системний розрив у відповідальності. Introducing the AI Accountability Control Stack (AACS) Створення AI Accountability Control Stack (AACS) Щоб уникнути цих структурних недоліків, ми розробили — архітектурна рамка на рівні виробництва, яка реалізує вимоги до управління безпосередньо в рамках інфраструктури системи штучного інтелекту. AI Accountability Control Stack (AACS) AACS перетворює управління з документації на примусову поведінку системи. Замість того, щоб покладатися на ручний нагляд, він вбудовує відповідальність в саму систему. Архітектура складається з шести функціональних шарів: Layer 1: Policy Abstraction Layer Цей шар перетворює вимоги управління на структуровані, машиночитані контрольні примітиви. Замість того, щоб політика існувала тільки як текстові документи, вона стає структурованими метаданими, які системи можуть інтерпретувати і застосовувати. Layer 2: Risk Modeling Layer Різні системи AI несуть різні рівні ризику в залежності від: 
 
 
 
 
 Вплив рішення Населення постраждало Регулююча юрисдикція Контекст розгортання Цей шар відображає вимоги управління до системно-специфічних профілів ризику. Layer 3: Control Specification Layer Цей шар перетворює вимоги до управління в примусові технічні специфікації, в тому числі: 
 
 
 
 
 
 Границі справедливості Політика контролю доступу Обмеження використання даних Вимоги до моніторингу Ескалаторні тригери Ці специфікації є виконавчими, а не консультативними. Layer 4: Instrumentation Layer Інструментація вбудовує моніторингові та правоохоронні хаки безпосередньо в: 
 
 
 
 
 Модель інверсійних трубопроводів АПІ Доступні дані Layers Інтеграційні послуги Це гарантує, що здійснення управління відбувається під час виконання системи. Не пізніше Layer 5: Audit Telemetry Layer Цей шар генерує структуровані, непомітні аудиторські журнали, які захоплюють: 
 
 
 
 
 
 Модель версії Характеристики введення Класифікація продуктів Прикладний контроль управління Виконавчі рішення Це автоматично створює перевірені аудиторські докази. Layer 6: Governance Reporting Interface Цей останній шар перетворює телеметрію на: 
 
 
 
 
 Регуляторні аудиторські звіти Внутрішні панелі відповідності Автоматичне попередження про ризик Ескалація робочих процесів Управління стає постійно вимірюваним. Why This Architecture Matters Чому важлива архітектура Існуючі рамки управління визначають очікування, вони не визначають архітектури реалізації. AACS забезпечує детерміністичний переклад між політикою управління та виконання системи. Це створює кілька критичних можливостей: Контроль здійснюється в термін інвентаризації. Continuous enforcement : Докази генеруються як частина роботи системи. Automatic auditability : Управління масштабами з інфраструктурою. Scalability : Управління залишається незайманим, оскільки системи розвиваються. Operational resilience : How This Works in Real Systems Як це працює в реальних системах Сучасна інфраструктура становить: 
 
 
 
 
 розподілені Хмарочос Постійно розгорнуті Інтеграція з зовнішніми службами AACS інтегрується безпосередньо в це середовище, прикріплюючи механізми здійснення і телеметрії до кордонів служби, трубопроводів висновку та шарів API. Це дозволяє контролю керування подорожувати з системою незалежно від архітектури розгортання. Навіть при використанні зовнішньо наданих моделей, обкладинки управління можуть застосовувати контроль доступу, вимоги до реєстрації та оперативні гарантії. Це гарантує відповідальність незалежно від складності системи. The Emergence of Governance Engineering Поява інженерного управління Ця архітектурна модель вводить нову інженерну дисципліну: інженерне управління. Інженери управління розробляють та впроваджують інфраструктуру, необхідну для оперативного виконання вимог управління. Їх робота гарантує, що управління здійснюється автоматично, а не вручну. Ця функція стає необхідною, оскільки регулюючі очікування змінюються до технічної спроможності. The Future: Governance Will Be Evaluated at the System Level Майбутнє: управління буде оцінюватися на системному рівні Регуляторний нагляд швидко розвивається. Майбутні регуляторні оцінки будуть зосереджені не тільки на документації політики, а й на системних доказах, що демонструють здійснення управління. Організаціям доведеться продемонструвати: 
 
 
 
 Як вимоги до управління були перекладені в системні контролю Як проводилися ці перевірки Які докази свідчать про здійснення Архітектурне забезпечення стане стандартом. Але не факультативно. Final Thought: Accountability Is an Architectural Decision Остання думка: відповідальність - це архітектурне рішення Відповідальність не може бути досягнута виключно за допомогою документації, політики або аудитів. Вона повинна бути інтегрована в саму систему. AI Accountability Control Stack забезпечує практичну архітектурну модель для досягнення цього шляхом введення детерміністичного шару контролю, який перетинає управління та виконання системи. Оскільки системи штучного інтелекту продовжують розширюватися і регулюючі очікування інтенсифікуються, організації, які розглядають управління як інфраструктуру, а не політику, будуть найкраще позиціоновані для створення надійних, стійких і відповідних систем штучного інтелекту. Управління має стати кодом.

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

Read My Stories

Це аудіо створено мовою оригіналу історії!

Інженерні відповідальні системи AI: чому управління повинно стати першокласним системним шаром

About Author

КОМЕНТАРІ

ПОВІСИТИ БИРКИ

ЦЯ СТАТТЯ БУЛА ПРЕДСТАВЛЕНА В

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps