AI が完全に普及する前に規制を構築する

3 年後にエージェントの導入に何が必要になるかを正確に言える人は誰もいません。そうでないと主張する人は誰でも、コンプライアンスではなく確実性を売り込んでいます。

適度に安定しているのは形状です。フレームワークを超えて、同じ少数の義務が出現し続けますが、それらのほとんどは、適切に運営されているシステムが関係なく実行するものです。

自分が何を実行しているのかを知る

私たちが読んだすべてのフレームワークは、オペレーターがシステムを列挙できることを前提としています。エージェント、その所有者、およびその目的をリストできない組織は、その後の義務はすべてシステムごとに課されるため、何も遵守することはできません。

これは、1 年間熱心にエージェントを育成してきた組織で試してみるまでは、些細なことのように思えます。在庫は最初の成果物であり、エージェントごとの所有権が非常に重要である理由です。

何が起こったのか説明できるようになる

モデルが特定のトークンを生成した理由ではなく、それは達成不可能であり、求められていることでもありません。エージェントが何をしたのか、何を引き出したのか、どのアイデンティティとしていつ行動したのか。

完全でエクスポート可能な監査証跡が実用的な答えです。これは、規制に関係なく必要なものでもあります。なぜなら、初めて出力が内部で争われた場合には、まったく同じ記録が必要になるからです。

重要な部分に人間が関与していることを示す

繰り返し要求されるのは、人間による有意義な監視であり、有意義であることに重点が置かれています。 1 日に 400 件の承認にゴム印を押す人は、文書化された監督であって、実際の監督ではありません。

これは、承認を包括的なレビューとしてではなく、結果の高い特定のアクションの特性として扱うべきという議論です。人が心から考える承認の数が少ない方が、より良い習慣であり、より強力な立場を守ることができます。

想定されたものではなく、管理された品質を実証する

フレームワークは、パフォーマンスが想定されたものではなく監視されたという証拠を求めます。実行ごとに評価が実行され、基準が書き留められ、スコアが保持されることがその証拠です。

継続的に得点するチームには答えがあります。パイロット中に品質を評価して中止したチームには、こんな逸話があります。

データ保護はすでに問題の半分を解決していた

法的根拠、最小化、保持制限、譲渡の保護措置、主体の権利。これらの義務は現在、データ保護法に基づいて存在しており、AI 固有のフレームワークはそれらに代わるものではなく、主にそれらの義務を引き継いでいます。

すでにこれを適切に行っている組織では、新たな仕事は予想よりも少ないです。

私たちが今何をするか

エージェントごとに名前付きの所有者をインベントリします。完全な監査ログを有効にして、保持期間を慎重に決定します。最も取引量の多いエージェントの評価基準を作成します。どの行動が本当に人間の承認を必要とするのかを特定し、その境界を手続き的なものではなく現実的なものにします。法的根拠と保存期間を文書化します。

そのリストにあるすべての項目は、規制が誰もが期待する形で実現するかどうかに関係なく、システムを改善します。だからこそ、テキストが完成した後ではなく、完成する前に行う価値があるのです。

私たちの立場

当社は、これらが顧客のプロジェクトではなくシステムのプロパティとなるようにプラットフォームを構築します。つまり、エージェントごとの所有権と帰属、アクションの時点で適用されるポリシー、完全な監査証跡、実行ごとの評価、およびデフォルトでの EU での処理です。

Yaju を使用すると準拠するようになるというつもりはありません。コンプライアンスは組織の運営方法の特性であり、プラットフォームによって達成可能か困難になる可能性があります。実現可能を目指しております。

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