July 2025
Beginner to intermediate
278 pages
2h 45m
Chinese
本作品已使用人工智能进行翻译。欢迎您提供反馈和意见:translation-feedback@oreilly.com
在本章中,主要的学习 目标是了解如何对不同的人工智能系统风险等级进行实际分类,以及如何针对每个风险等级设计人工智能工程流程(参见图 4-1,以直观了解为符合《欧盟人工智能法案》而采取的步骤)。我们将探讨欧盟人工智能法案的风险分类框架和义务映射阶段。对于高风险和有限风险的人工智能系统,精心规划数据治理、人工智能治理和 MLOps 流程对于确保遵守该法案至关重要。
本章将帮助您回答以下问题:
目前有多少人工智能系统已经到位或打算投入生产?
这些人工智能系统属于哪些风险类别?
如何明确每种人工智能模式的提供者或部署者的角色?
在讨论欧盟人工智能法案时,人们经常使用 "人工智能合规性"、"人工智能治理 "和 "风险管理 "等术语。虽然这些术语密切相关、相辅相成,但它们是截然不同的概念。让我们先来澄清一下它们各自的含义。
我们在前几章中探讨了人工智能合规 和治理。作为提醒,人工智能合规侧重于遵守法律、法规和策略标准,确保道德行为,并通过严格的流程、衡量标准和利益相关者参与来提高透明度。人工智能治理 为合乎道德和负责任的人工智能开发建立了一个框架,强调透明度、利益相关者参与以及平衡创新与道德考虑。人工智能风险管理涉及 识别和应对与人工智能系统相关的风险,重点关注稳健的评估实践、有效的缓解策略,以及促进提高认识和积极行动的文化。
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