标签： 合规性

模型治理（Model Governance）是指在人工智能系统的整个生命周期中，建立和执行一套系统化的政策、流程与标准，以确保模型的开发、部署、监控和维护过程符合组织的伦理准则、法律法规以及业务目标。它强调风险管理、公平性、透明度和问责制， […]

AI审计追踪（AI Audit Trail）是指在人工智能系统中，用于系统化记录和追踪所有操作、决策过程及事件序列的机制，旨在提供完整、不可篡改的日志记录，以支持事后审查、合规性验证、错误诊断和透明度提升。它捕捉包括模型输入、输出、中间推理 […]

数据共享协议（Data Sharing Agreement）是指两个或多个实体之间就数据的共享、使用和管理所达成的正式约定，它明确规定了数据的提供方、接收方、共享范围、使用目的、安全措施、隐私保护、知识产权归属以及法律责任等条款，旨在确保数 […]

AI法案（如欧盟AI法案）是指针对人工智能技术制定的一系列法律框架，旨在规范AI系统的开发、部署和使用，以确保其安全性、公平性和透明度。欧盟AI法案作为代表性法规，将AI系统划分为不同风险等级（如不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险）， […]

AI监管是指通过法律、法规、政策和伦理框架对人工智能系统的设计、开发、部署和使用进行监督与管理的过程，旨在确保AI技术的安全性、公平性、透明度和问责性，以防止潜在风险如算法偏见、隐私侵犯和安全威胁，同时促进负责任创新。 在AI产品开发实际落 […]

模型审计（Model Audit）是指对人工智能系统中的机器学习模型进行系统性审查和评估的过程，旨在全面检验模型的性能、公平性、安全性和合规性，以确保其在真实应用中可靠、透明且符合伦理与法律规范。这一过程涉及分析模型的输入输出行为、识别潜在 […]

数据治理（Data Governance）是指组织为确保数据资产的可用性、一致性、完整性、安全性和合规性而建立的系统性框架和过程，它通过定义数据策略、标准、所有权、角色和责任，来优化数据的质量、可访问性和价值，从而支持业务决策和风险管理。 […]