Риски, контроли и доказательства

Доказательство может быть корректным в источнике и всё же стать ненадёжным после парсинга, нормализации, разбиения на фрагменты, извлечения и сборки контекста. Цепочка сохранения доказательств отслеживает, сохраняются ли идентичность, происхождение, область действия и смысл на всём протяжении конвейера ИИ.

Не все поддерживаемые ответы одинаково близки к своим доказательствам. Дистанция доказательств — это практичный способ описать, сколько преобразований, обобщений, допущений и шагов вывода отделяют утверждение ИИ от непосредственно проверяемых доказательств.

Управление ИИ определяет, кто может утверждать, эксплуатировать, изменять и проводить аудит систем ИИ на уровне моделей, поставщиков, данных, разрешений, рисков, оценки и на протяжении всего жизненного цикла.

ADR против NFR: узнайте, как требования к качеству системы определяют архитектурные решения, как ADR фиксируют компромиссы и почему валидация остаётся отдельной.

Генеративный ИИ — это больше, чем модель. Узнайте, как модели, поиск информации, инструменты, контекст, среды выполнения и приложения сочетаются друг с другом в производственных системах ИИ.