49、高风险人工智能系统的要求与数据治理

高风险人工智能系统的要求与数据治理

1. 高风险AI系统的测试与风险管理

高风险AI系统在投入市场或服务前，需依据初步定义的指标和概率阈值进行适当测试，以识别最合适的风险管理措施。测试程序应成比例，确保系统能按预期目的运行，并符合相关法规要求。同时，在实施风险管理系统时，要特别考虑系统是否可能被儿童访问或对其产生影响。

以下是高风险AI系统测试与风险管理的关键要点：
- 测试目的 ：识别恰当的风险管理措施。
- 测试依据 ：初步定义的指标和概率阈值。
- 测试程序要求 ：成比例，确保系统按预期运行并合规。
- 特殊考虑因素 ：系统对儿童的影响。

2. 数据治理要求：高质量数据集的使用

高质量数据对AI系统的性能至关重要，尤其是在涉及模型训练的技术中。使用高质量数据可确保高风险AI系统安全且按预期运行，避免成为歧视的源头。

以下是使用高质量数据集的相关要点：
- 数据质量的重要性 ：确保系统安全运行，避免歧视。
- 相关建议 ：
- 数据收集时应提前解决可能存在的社会偏见、不准确、错误和失误。
- 数据应尽可能包容，不反映社会偏见，无错误和缺陷。
- AI系统的操作不应产生不公平的偏见输出，应确保多样性，避免基于各种差异的歧视。

为了更好地理解数据治理的流程，我们可以通过以下mermaid流程图展示：