9、AI系统的法规、隐私管理与安全设计

AI系统的法规、隐私管理与安全设计

1. AI系统法规与风险防控

当一个系统对健康、安全和基本权利构成危及生命的风险时，应立即停止，以防止在开发和测试过程中造成进一步的损害。实验性法规和监管沙盒有助于基于证据的立法。其核心结构包括预先确定的事实、假设和立法框架，这些是构建一个真实、成熟且可扩展的、符合监管要求的AI系统的基石。

1.1 AI监管沙盒的作用

通过在沙盒环境中评估AI系统，可以衡量整体AI监管框架对经济、社会和政治的影响。这有助于在实际应用前发现潜在问题，优化监管策略。

1.2 全球AI法规实践与意义

不同国家的伦理和管理机构实施了各种法规和法律。这些法规的基本原则有助于培育公平的系统，特别是那些高风险类别，如司法模型、自动驾驶汽车、医疗保健系统等。它们不仅保护基本人权，还促进地球上可持续活动的发展。

同时，强调对AI可能被滥用的认识至关重要，需关注整体福祉、有效性、透明度、问责制、能力、隐私和公平性。了解违规或失败可能造成的损失，以及遵守现有法规的重要性，因为这些损失会对社会产生负面影响。此外，现有法规存在一些差距，需要进一步完善，我们有责任设计出为后代系统提供示范的AI系统。

2. 大数据与模型设计管道中的隐私管理

2.1 技术要求

在进行大数据和模型设计管道的隐私管理时，需要满足以下技术要求：
- 安装Vault ：
- Ubuntu/Debian ：

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