14、AI模型治理、审计与合规：工具与标准全解析

AI模型治理、审计与合规：工具与标准全解析

在当今人工智能飞速发展的时代，模型治理、审计与合规变得尤为重要。不同的组织和机构为AI的发展制定了一系列的标准、指南和工具，以确保AI系统的公平性、透明性和安全性。本文将介绍一些重要的AI治理建议、技术工具包以及审计检查清单和措施。

1. 重要的AI治理建议

1.1 牛津大学的建议

牛津大学人类未来研究所提供了一套AI治理的建议和当前标准的概述。虽然该报告没有提出突破性的新方法，但它对该领域现有的技术和研究进行了出色的调查和总结。

1.2 PwC的负责任AI原则/工具包

PwC的负责任AI工具包提供了一套围绕AI治理、合规、风险管理、偏差与公平性、可解释性、隐私、安全、鲁棒性、安全性、AI伦理以及政策和监管的原则和观点。它讨论了性能和安全措施的策略，并提供了与相关风险（如错误、偏差和歧视风险以及缺乏可解释性和鲁棒性）相关的架构审查。

1.3 艾伦·图灵研究所的AI伦理指南

艾伦·图灵研究所发布了一份全面的指南，即FAST指南，专注于AI伦理、安全和负责任设计，以协助公共部门负责任地设计和实施AI系统。该指南提出了一套关注公平性、问责制、可持续性、安全性和透明度的原则，涵盖了非歧视性公平、模型部署前后的问责制、利益相关者影响、安全措施和透明AI等主题。它提供了一个基于流程的治理框架，是少数定义透明和可解释AI的资源之一。

2. 技术工具包

2.1 Microsoft Fairlearn

Microsoft Fairlearn是一个开源的Python库，用于评估和改善ML模型的公平性