Definitioun vun der AI System Aufgab an techneschen Ufuerderungen: NIST AI RMF Map 2.1
Den NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) ass als fräiwëllege Kader konzipéiert, deen op all Organisatioun applicabel ass, déi am Design, der Entwécklung, dem Asaz oder der Notzung vu kënschtlechen Intelligenzsystemer involvéiert ass. Et ass keng obligatoresch Konformitéitsufuerderung am selwechte Sënn wéi verschidde Reglementer et sinn (zum Beispill den EU AI Act). Wéi och ëmmer, et bitt ganz nëtzlech Richtlinnen - denkt drun als Guide fir Är Organisatioun ze hëllefen sécherzestellen datt d’Virdeeler vun AI verantwortlech realiséiert ginn.
Wat ass Map 2.1?
Ass d’Aufgab vun Ärem AI System kloer definéiert? Vermeit dës heefeg Falen wann Dir Iech un NIST’s AI RMF 2.1 alignéiert:
- D’Definitioun ass ze vague
“De System wäert léieren d’Clientzefriddenheet ze verbesseren.” Wéi wäert Dir d’Verbesserung moossen? Wéi eng Aktiounen wäert den AI System ënnerhuelen?
D’AI wäert léieren d’Waardezäite vun de Clienten um Telefonsupport ze reduzéieren andeems se d’Uruffvolumen viraussoen, den erwaarten Urufftyp analyséieren an d’Agentenplanung optimiséieren.
- Den Ëmfang ass ze ambitiéis
“De System wäert all eis Clientsdéngschtproblemer léisen.”
Wirrklech?
- Ignoréieren vun Annahmen a Limitatiounen (bezunn op d’Donnéeën, d’Ëmwelt oder d’Benotzerverhalen)
Verstoppt Annahmen kënnen zu onerwaarten Ausfäll féieren. Limitatiounen sinn keng Ausfäll.
Annahmen:
- D’medezinesch Geschicht an d’Symptomer vum Patient sinn korrekt am elektronesche Gesondheetsdossier opgeholl.
- D’Biller, déi fir d’Diagnos benotzt ginn, sinn vu genuch Qualitéit a Resolutioun.
- D’Sprooch, déi a Spam-E-Maile benotzt gëtt, wäert haaptsächlech d’Sprooche sinn, op deenen de Filter trainéiert gouf. Limitatioun: De System ka Schwieregkeeten hunn mat Froen, déi en nuancéiert Verständnis vu Sarkasmus oder Humor erfuerderen.
- Technesch Spezifikatiounen an Ufuerderunge sinn net kloer definéiert
D’AI soll séier a korrekt sinn. Den AI-ugedriwwene Bedruchserkennungssystem muss e Minimum F1-Score vun X op engem ofgehalenen Testdatensatz vun op d’mannst Y Transaktiounen erreechen. De System muss fäeg sinn en Transaktiounsvolumen vu bis zu Z Transaktiounen pro Sekonn ze handhaben.
- Keng Dokumentatioun vun Entwécklung, Testen, Metriken a Leeschtung
De System gouf op engem groussen Datensatz trainéiert an extensiv getest. Den Iwwersetzungssystem gouf mat X Architektur entwéckelt. D’Trainingsdaten bestoungen aus parallelen Texter op Englesch a Spuenesch, aus ëffentlech verfügbaren Datensätz an eisem internen Corpus. Mir hunn de BLEU Score als primär Evaluatiounsmetrik benotzt. De System huet en duerchschnëttleche BLEU Score vun 0,85 um Testset erreecht.
- Kee Referenz op Är Rechenschaftspflicht-baséiert Datemanagementpraktiken
Eis Organisatioun hält sech un d’OECD Dateschutzprinzipien. Mir hunn déi folgend Datemanagement- a Schutzpraktiken implementéiert: …
- Keng Ausriichtung vu Spezifikatioune mat Ziler an Objektiver
Déi technesch Spezifikatioune fir de System enthalen Echtzäit Inventar Tracking mat 99% Genauegkeet, an automatiséiert Bestellung baséiert op viraus definéierte Schwellen an optimiséiert fir Käschten a Liwwerzäit. Dës Spezifikatioune ënnerstëtzen direkt d’Ziler fir Lagerausfäll ze reduzéieren an Offall ze minimiséieren andeems se méi genee Nofroprognosen, besser Inventarvisibilitéit an optimiséiert Bestellprozesser erméiglechen.
Iwwerpréift dës Punkten: andeems Dir d’Aufgabe vun Ärem System kloer a schmuel definéiert, maacht Dir et méi einfach Virdeeler a Risiken ze kartéieren, wat d’Risikomanagement verbessert.
