1. 探索 ASTP 可以采取的步骤,与其他机构合作,建立与 AI 模型相关的数据质量标准,包括输入和输出。这项工作应考虑:a. 输出在个人层面和不同人群范围内的可用性和相关性。b. 与预期相比,模型在现实世界中的表现如何。c. 数据质量评估如何应用于大型语言模型。2. 探索 ASTP 可以采取的步骤来建立额外的 AI 治理标准,包括在医疗保健(包括临床试验)中适当和合乎道德地使用 AI,或利用行业开发的方法。3. 探索 ASTP 和其他机构可以采取的步骤来开发证据生成,以支持不同类型 AI 系统在不同情况下的 AI 产品生命周期管理方法,以减轻偏见和不公平。4. 考虑为 AI 模型创建者开发培训认证,以了解如何识别和解决 AI 模型中的偏见。