Documentazione secondo il regolamento AI: cosa è richiesto e come le aziende lo implementano

Documentazione conforme al regolamento AI.
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Marcus Belke

CEO di 2B Advice GmbH, che guida l'innovazione nella privacy conformità e di gestione del rischio e di guidare lo sviluppo di Ailance, la nuova generazione di prodotti per la salute. conformità piattaforma.

Il regolamento sull'IA obbliga le aziende a fornire a ogni sistema di IA una scheda tecnica completa. Documentazione dai dati di formazione alle valutazioni del rischio. Tuttavia, l'obbligo di documentazione non significa solo controllo, ma fornisce anche la leva decisiva per la tracciabilità e la qualità. Chi documenta la propria IA la comprende e può anche assumersene la responsabilità. Questo è esattamente ciò che richiede il regolamento sull'IA: Trasparenza per l'intero ciclo di vita dell'IA.

Un esempio pratico: il rilevamento dei bias attraverso Documentazione

In un progetto di AI presso un'azienda di medie dimensioni, l'importanza del requisito della documentazione è diventata particolarmente evidente. L'azienda utilizzava un modello di valutazione delle candidature che aiutava il reparto risorse umane a dare priorità ai CV. Il sistema ha funzionato in modo affidabile, fino a quando, nell'ambito del progetto tecnico Documentazione si è reso conto che né i dati di addestramento né la logica decisionale erano sufficientemente descritti.

Nel corso dell'implementazione dei requisiti di Articolo 11 e Allegato IV a Mappa del modello creato: È stato registrato quali dati sono stati addestrati, quali metriche hanno valutato le prestazioni e chi era responsabile del modello. Questa preparazione strutturata ha portato a un risultato sorprendente: il modello ha favorito i candidati provenienti da determinate regioni, una set di allenamento distorto era la causa.

Solo attraverso l'obbligo di Documentazione ha notato questa distorsione. L'azienda ha corretto la base dei dati, ha introdotto test periodici sulle distorsioni e ha fissato un intervallo di ri-audit.

Oggi l'ufficio risorse umane sa esattamente chi è il responsabile del modello, quando è stato controllato l'ultima volta e quali sono i limiti applicabili.

La lezione di questo caso: Documentazione non è un fine in sé. È il momento in cui la responsabilità diventa visibile.

Contenuti obbligatori per Documentazione secondo il regolamento KI

Il regolamento sull'IA richiede che tutti i sistemi di IA siano dotati di un sistema tecnico strutturato. Documentazioneche può essere controllato in qualsiasi momento ed è aggiornato. Deve contenere almeno i seguenti punti:

1. descrizione e scopo del sistema

La descrizione del sistema costituisce il punto di partenza per la realizzazione del progetto tecnico. Documentazione. Dovrebbe fornire spiegazioni esaurienti,

  • l'obiettivo che il sistema di intelligenza artificiale sta perseguendo,
  • in quale ambiente organizzativo e tecnico viene utilizzato e
  • quali compiti svolge.


Ciò include una chiara presentazione dell'area di applicazione, dei processi aziendali sottostanti e dei risultati attesi.

Altrettanto importante è la descrizione dell'unità organizzativa responsabile e dei titolari del modello designati che sono responsabili del funzionamento, del monitoraggio e della manutenzione.

Occorre inoltre indicare per quali gruppi di utenti o ruoli è stato progettato il sistema e quali requisiti sono necessari per un utilizzo sicuro. Questi possono essere misure di formazione o un livello minimo di comprensione tecnica.

2. Dati e formazione di base

Anche la base dati del sistema di IA deve essere descritta in dettaglio. Ciò include una descrizione delle fonti da cui provengono i dati di formazione e di input, nonché una valutazione della loro origine e qualità. I tipi di dati utilizzati, la loro provenienza da fonti interne o esterne e i criteri di selezione devono essere chiaramente documentati.

Misure per la pre-elaborazione, la pulizia e il Anonimizzazione devono essere spiegati. In particolare, deve essere documentato come vengono protetti i dati personali o sensibili e come vengono garantite condizioni di formazione prive di distorsioni.

Inoltre, è necessario delineare le condizioni quadro legali per l'utilizzo dei dati. Ciò include, ad esempio, i diritti d'uso, le licenze o gli accordi contrattuali esistenti che legittimano l'uso dei dati.

3. architettura del modello e caratteristiche delle prestazioni

Questa sezione descrive la struttura tecnica del modello e le sue prestazioni nell'uso pratico. Si deve spiegare quale tipo di modello è stato utilizzato e quale versione o metodologia di addestramento è stata impiegata. Esempi possibili sono le reti neurali, gli alberi decisionali o i modelli statistici.

In questa sezione sono inclusi anche i dettagli degli algoritmi, dei framework e dei parametri utilizzati, al fine di rendere comprensibile la struttura e la funzionalità del modello. Vengono poi spiegate le metriche di performance centrali, come l'accuratezza, il punteggio F1 o gli indicatori di bias, compresi i set di dati sottostanti.

Infine, è necessario documentare quali risultati di valutazione sono disponibili, quali limiti e limitazioni note ha il modello e in quali scenari la sua affidabilità è stata testata in modo particolarmente critico. Questa descrizione costituisce la base per le verifiche successive e serve a garantire la tracciabilità tecnica durante l'intero ciclo di vita del sistema.

4. Trasparenza e tracciabilità

Deve inoltre essere documentato come i processi decisionali del sistema di IA siano resi comprensibili agli stakeholder interni ed esterni. L'obiettivo è Trasparenza sul funzionamento del sistema, sulla logica decisionale e sui limiti del sistema, in modo che gli utenti e i tester possano capire come si ottengono i risultati. Ciò include una chiara descrizione dei percorsi decisionali algoritmici, dei dati di input utilizzati e dei modelli sottostanti.

Dovrebbero essere indicate anche le possibili incertezze, i rischi di errore e le ipotesi su cui si basa il sistema.

Una componente centrale è la spiegazione della supervisione umana prevista, ossia la descrizione di dove e come sono previsti l'intervento umano o i controlli per evitare decisioni sbagliate e garantire la fiducia nei risultati.

5. robustezza, sicurezza e manutenzione

L'obiettivo è garantire la stabilità e l'affidabilità del modello per tutto il suo ciclo di vita. Questo include la Documentazione tutte le misure tecniche e organizzative per impedire la manipolazione, l'accesso non autorizzato o la falsificazione dei dati.

Dovrebbero essere spiegati anche i meccanismi per riconoscere la "deriva del modello", il cambiamento graduale delle prestazioni del modello dovuto a nuovi dati o condizioni ambientali.

Vengono inoltre descritte le procedure per il monitoraggio e la sorveglianza continua, compresa la definizione dei processi di allarme e di escalation in caso di deviazioni.

Infine, occorre descrivere come vengono pianificati i cicli di revisione e manutenzione periodici per garantire che il sistema sia aggiornato e funzionale. Dovrebbe inoltre essere documentato quali metodi vengono utilizzati per tracciare le modifiche (versioning e change log), al fine di Trasparenza per garantire che il sistema possa essere adattato e ottimizzato.

6. Conformità e la governance

Questa sezione descrive i requisiti organizzativi e normativi che costituiscono il quadro giuridico per l'utilizzo e il monitoraggio dei sistemi di IA. Serve a rendere comprensibile l'integrazione del modello nelle strutture di compliance esistenti e a mostrare come i rischi vengano sistematicamente riconosciuti e affrontati. In particolare, ciò include il collegamento con le analisi dei rischi e le valutazioni d'impatto sulla protezione dei dati, che garantiscono che Protezione dei dati e principi etici sono tenuti in considerazione in tutte le fasi di funzionamento del modello.

Inoltre, i processi di autorizzazione e le responsabilità devono essere spiegati in dettaglio, ossia deve essere indicato chi controlla, chi approva e chi monitora la conformità alle linee guida. Altrettanto importante è l'evidenza della formazione, dell'assegnazione delle responsabilità e delle revisioni periodiche per garantire che i team di specialisti e di compliance siano costantemente formati. In questo modo è chiaro che la governance non è un processo una tantum, ma è parte integrante dell'intero ciclo di vita dell'IA.

Questi punti sono indicati nell'articolo 11 del regolamento AI e costituiscono la base di ogni autorizzazione o verifica di audit.

Test e Audit: Documentazione pronto per la prova

Un buon tecnico Documentazione non emerge solo alla fine, ma accompagna l'intero ciclo di vita di un modello di IA.

Con uno strumento di governance come Governance Ailance AI questi requisiti possono essere implementati automaticamente.

  1. Inventario
    Tutti i casi d'uso dell'IA sono registrati in un inventario centrale dell'IA con informazioni su scopo, dati, rischi, responsabili e stato. In questo modo è sempre chiaro quali sistemi esistono e in quale fase si trovano.

  1. Creare mappe del modello
    Per ogni modello a Mappa del modello creato. Si tratta di un profilo tecnico con campi fondamentali su dati, versione, prestazioni, pregiudizi e governance. Le informazioni mancanti bloccano il rilascio finché la scheda non è completa. Questo è il modo in cui il Documentazione diventa automaticamente un requisito di ingresso.

  1. Integrare i flussi di lavoro e le prove di stampa
    I flussi di lavoro basati sul rischio controllano il modo in cui vengono eseguiti i controlli approfonditi. Se un modello contiene Dati personalia Valutazione dell'impatto sulla protezione dei dati iniziato. Le approvazioni, le escalation e i re-audit vengono eseguiti nel sistema e sono registrati nel tempo e documentati con una traccia di audit completa.

  1. Registri e aggiornamenti automatici
    Non appena i dati, il codice o i parametri vengono modificati, viene attivato un rilascio parziale. I cruscotti mostrano i controlli in sospeso. In questo modo si mantiene il Documentazione sempre aggiornato.

Esempio: Nel cruscotto di Ailance, un Conformità Il responsabile può vedere a colpo d'occhio quali modelli sono classificati come ad alto rischio, quando è stato effettuato l'ultimo bias test e quali approvazioni sono in sospeso. Questi dati possono essere esportati direttamente come report di audit, a prova di revisione e senza rielaborazione manuale.

Conclusione: una tecnica Documentazione in conformità con il regolamento AI è un'evidenza, uno strumento di controllo e un archivio di conoscenze tutto in uno. Chi si affida a mappe di modelli strutturati, inventari centralizzati e flussi di lavoro automatizzati in una fase iniziale è doppiamente vincente.

  • Regolamentazione: verificabilità e sicurezza delle responsabilità
  • Operativo: efficienza e stabilità dei processi di IA.


Una buona Documentazione è la leva di conformità più forte.

Scoprite ora come Ailance crea automaticamente la documentazione tecnica AI e facilita gli audit.

Marcus Belke è CEO di 2B Advice e avvocato ed esperto di informatica per la protezione dei dati e la digitalizzazione. Conformità. Scrive regolarmente di governance dell'IA, conformità al GDPR e gestione del rischio. Potete trovare maggiori informazioni su di lui sul sito Pagina del profilo dell'autore.

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