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AI RMF PLAYBOOK
• 定义与 AI 系统相关的关键术语和概念，以及其目的和预期用途的范围。• 将 AI 治理与现有的组织治理和风险控制联系起来。• 与更广泛的数据治理政策和实践保持一致，特别是敏感或其他风险数据的使用。• 详细制定实验设计、数据质量和模型训练的标准。• 概述和记录风险映射和测量流程和标准。• 详细说明模型测试和验证流程。• 详细审查法律和风险职能的流程。• 确定监控、审计和审查流程的频率和细节。• 概述变更管理要求。• 概述内部和外部利益相关者参与的流程。• 制定举报政策，以促进对严重 AI 系统问题的报告。• 详细说明并测试事件响应计划。• 验证正式的人工智能风险管理政策是否符合现有法律标准以及行业最佳实践和规范。• 制定与人工智能系统可信特征大致一致的人工智能风险管理政策。• 验证正式的人工智能风险管理政策是否包括当前部署的和第三方人工智能系统。
罗技负责任的人工智能原则
虽然罗技的 RAI 原则指导我们对 AI 的使用和部署，但我们的客户经常使用我们的软件硬件来访问第三方提供的 AI 工具和解决方案。在许多情况下，我们无法了解或控制客户使用或访问我们产品中的第三方工具的方式，并且在某些情况下，这种使用可能不符合罗技的原则。当我们与其他公司直接合作时，我们会努力以符合我们的 RAI 原则的方式整合我们的软件硬件。
从文本中识别量化可验证的语句
人类通常使用基于趋势的模式来描述复杂的定量数据。基于趋势的模式可以解释为高阶功能和关系，而不是数值数据，例如极端值，变化率或重复。一个应用程序，其中趋势多于数值表数据的描述。因此，数值表的对齐和趋势的文本描述可以更轻松地解释表。大多数现有的方法都可以将文本中的数量与表格数据保持一致，但无法检测和调整基于趋势的数据模式。在本文中，我们介绍了对数据的基于趋势模式的初步步骤，即对趋势的文本描述进行了检测以及趋势与相关表的一致性。我们介绍了在文本中识别量化可验证语句（QV）的问题，并将其与表和数据集对齐。我们定义了这些陈述的结构，并建立了基于结构化的检测。在我们的经验中，我们证明了我们的方法可以从几个方法中脱离和对齐这些陈述，并与传统的序列标记方法进行比较。