AI 거버넌스 프레임워크

Slide Creator의 거버넌스는 AI 기술이 우리의 목표에 부합하는지 확인하는 프로세스입니다.핵심가치사용자에게 안전하고 신뢰할 수 있으며 유익한 상태를 유지합니다. 우리의 프레임워크는 NIST AI 위험 관리 프레임워크와 OECD 인공 지능 원칙에서 영감을 받았습니다.

1. 구조적 감독

거버넌스는 조직의 모든 수준에 내장되어 있습니다.

-이사회 수준:그만큼이사회장기적인 AI 전략과 위험을 감독합니다.

윤리위원회:모든 주요 모델 업데이트를 검토하는 연구원, 변호사, 디자이너로 구성된 다양한 분야의 단체입니다.

제품 리뷰:모든 새로운 기능은 프로덕션으로 이동하기 전에 "안전 및 윤리 감사"를 거칩니다.

2. 모델 개발 수명주기(MDLC)

우리는 모델 생성 및 배포를 위해 엄격한 프로세스를 유지합니다.

-윤리적인 데이터 소싱:모든 교육 데이터는 저작권 준수 및 편견 여부를 조사합니다(저작권 참조).모델 카드).

안전 벤치마킹:유해한 출력을 감지하고 방지하기 위해 모델은 내부 "레드팀 구성" 데이터세트에 대해 테스트됩니다.

-지속적인 모니터링:배포 후 우리의책임 있는 AI 허브예상치 못한 드리프트 또는 긴급 위험에 대한 모델 동작을 모니터링합니다.

3. HITL(Human-In-The-Loop) 요구 사항

우리의 정책은 Slide Creator를 인간 대체가 아닌 인간 역량 강화를 위한 도구로 유지하도록 규정하고 있습니다.

사용자 기관:AI는 제안과 초안을 제공하지만 최종 편집 결정은 항상 인간 사용자에게 있습니다.

속성:우리는 사용자가 프레젠테이션 내에서 AI 생성 콘텐츠와 인간이 선별한 콘텐츠를 명확하게 식별할 수 있는 도구를 제공합니다.

4. 편견 및 공정성 완화

우리는 AI가 사회적 편견을 물려받고 증폭시킬 수 있다는 것을 알고 있습니다. 우리의알고리즘 공정성 프레임워크 requires:

정기 감사:성별, 인종, 문화적 편견에 대한 모델 결과를 분기별로 검토합니다.

훈련의 다양성:글로벌 관점을 확보하기 위해 다양한 디자인 패턴과 데이터세트를 적극적으로 모색합니다.

5. 투명성 및 설명 가능성

우리는 AI를 "해석 가능"하게 만들기 위해 노력합니다.

-모델 투명성:상세하게 공개하고 있습니다모델 카드모든 핵심 설계 엔진용.

디자인 논리:가능한 경우, 우리는 사용자에게 특정 레이아웃 선택에 대한 "논리"를 제공합니다(예: "이 차트는 이 두 변수를 비교하는 데 있어 높은 명확성을 위해 선택되었습니다").

이러한 규칙의 실제 구현에 대한 자세한 내용을 보려면 다음을 방문하십시오.책임 있는 AI 허브.