AI 규제가 완전히 정착되기 전에 구축

3년 후에 에이전트 배포에 필요한 것이 무엇인지 정확히 말할 수 있는 사람은 아무도 없습니다. 달리 주장하는 사람은 규정 준수보다는 확실성을 파는 것입니다.

합리적으로 안정적인 것은 모양입니다. 프레임워크 전반에 걸쳐 동일한 소수의 의무가 계속 나타나며, 이는 대부분 잘 운영되는 시스템이 수행하는 작업입니다.

당신이 무엇을 실행하고 있는지 알아보세요

우리가 읽은 모든 프레임워크는 운영자가 시스템을 열거할 수 있다고 가정합니다. 대리인, 소유자 및 목적을 나열할 수 없는 조직은 모든 ​​후속 의무가 시스템별로 적용되기 때문에 어떤 것도 준수할 수 없습니다.

1년 동안 열정적으로 에이전트를 구축해 온 조직에서 시도해 보기 전까지는 이는 사소한 것처럼 들립니다. 인벤토리는 첫 번째 결과물이며 에이전트당 소유권이 중요한 이유입니다.

무슨 일이 일어났는지 설명할 수 있다

왜 모델이 특정 토큰을 생성했는지는 알 수 없으며, 이는 달성할 수 없고 질문 대상도 아닙니다. 에이전트가 무엇을 했는지, 무엇을 끌어냈는지, 어떤 아이덴티티로 행동했는지, 언제 행동했는지.

완전하고 내보낼 수 있는 감사 추적이 실용적인 해답입니다. 이는 또한 규정에 관계없이 원하는 것이기도 합니다. 왜냐하면 출력이 내부적으로 처음으로 이의를 제기할 때 정확히 동일한 기록이 필요하기 때문입니다.

중요한 곳에 사람이 관여했다는 사실을 보여주세요.

반복되는 요구 사항은 의미 있는 것을 강조하는 의미 있는 인간 감독입니다. 하루에 400건의 승인을 받는 사람은 실제 감독이 아니라 문서화된 감독입니다.

이는 승인을 포괄적인 검토가 아닌 특정 결과가 높은 조치의 속성으로 취급해야 한다는 주장입니다. 사람이 진정으로 고려하는 승인이 적다는 것은 더 나은 관행이자 방어할 수 있는 더 강력한 입장입니다.

품질이 가정되지 않고 관리되었음을 입증

프레임워크에서는 성능이 가정된 것이 아니라 모니터링되었다는 증거를 요구합니다. 기준을 기록하고 점수를 유지하면서 모든 실행에서 실행되는 평가가 바로 그 증거입니다.

꾸준히 득점하는 팀에 답이 있다. 파일럿 기간 동안 품질을 평가하고 중단한 팀에는 일화가 있습니다.

데이터 보호는 이미 절반에 대한 해답이었습니다.

법적 근거, 최소화, 보유 제한, 양도 보호 장치, 주제 권리. 이러한 의무는 오늘날 데이터 보호법에 따라 존재하며 AI 관련 프레임워크는 이를 대체하기보다는 대부분 이를 가정합니다.

이미 이를 제대로 수행하고 있는 조직에서는 예상보다 새로운 작업이 적습니다.

이제 우리는 무엇을 할 것인가

각각 이름이 지정된 소유자로 에이전트의 인벤토리를 작성하세요. 전체 감사 로깅을 활성화하고 의도적으로 보존을 결정합니다. 가장 많은 상담원에 대한 평가 기준을 작성하세요. 어떤 행동이 인간의 승인을 실제로 보장하는지 식별하고 해당 경계를 절차가 아닌 현실로 만듭니다. 법적 근거와 보관 기간을 문서화하세요.

해당 목록의 모든 항목은 규제가 누군가가 기대하는 형태로 도착하는지 여부에 관계없이 시스템을 개선합니다. 이것이 바로 텍스트가 최종본이 된 이후보다는 이전에 수행할 가치가 있는 이유입니다.

우리의 입장

우리는 고객을 위한 프로젝트가 아닌 시스템의 속성이 되도록 플랫폼을 구축합니다. 즉, 에이전트당 소유권 및 속성, 작업 시점에 시행되는 정책, 완전한 감사 추적, 모든 실행에 대한 평가, 기본적으로 EU에서의 처리 등이 있습니다.

Yaju를 사용하면 규정을 준수하게 된다고 말하지는 않겠습니다. 규정 준수는 조직 운영 방식의 속성이며, 플랫폼은 이를 달성 가능하게 만들 수도 있고 어렵게 만들 수도 있습니다. 달성할 수 있는 것을 목표로 하고 있습니다.

다음

AI 거버넌스 페이지에서는 시행을 다루고, 보안 센터에서는 규정 준수 및 하위 프로세서를 다룹니다. 설문지는 contact@capconsultor.eu로 갈 수 있습니다.