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通过研究各个部门的失败,我们发现了有关风险评估,安全协议和监督机制的关键课程,这些教训可以指导这个快速发展时代的AI创新者。最突出的风险之一是倾向于优先考虑快速创新和市场优势而不是安全。案例研究表明,对透明度,强大的第三方验证和评估以及全面的数据治理实践以及其他安全措施至关重要。 此外,通过调查针对部署AI系统的公司的持续诉讼,我们强调了积极实施确保安全,安全和负责的AI开发的措施的重要性。 最近的法院案件讲授至关重要的课程:遵守隐私,反歧视和透明度法必须是基础的,而不是事后的想法。案例研究表明,对透明度,强大的第三方验证和评估以及全面的数据治理实践以及其他安全措施至关重要。此外,通过调查针对部署AI系统的公司的持续诉讼,我们强调了积极实施确保安全,安全和负责的AI开发的措施的重要性。最近的法院案件讲授至关重要的课程:遵守隐私,反歧视和透明度法必须是基础的,而不是事后的想法。

导航AI合规性,第1部分:历史记录中的失败模式

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