Простыми словами
Представьте приложение с моделью, которая получает данные и выдаёт прогноз, ответ или действие. Важно понимать не только итог модели, но и какие данные, ограничения и проверки привели к нему, потому что уверенный результат всё равно может оказаться неправильным. Так модель остаётся частью контролируемого процесса, а её результат можно проверить, ограничить и пересмотреть. Поэтому модель проверяют на новых данных и ошибках, а не только на примерах, которые она уже видела.
Пример при разработке
Например, для «Обоснование безопасности AI» назначают ответственного и добавляют тест или метрику, по которой видно реальный результат.
Это редакционный пример применения, а не часть определения или доказательство концепции.Формальное определение
Структурированный аргумент с доказательствами того, что риски AI-системы известны, контролируются и приемлемы для заданного контекста.
Механизм действия
Для «Обоснование безопасности AI» команда фиксирует область действия, владельца, проверяемый сигнал и поведение при нарушении условия.
Пример в работе
Повторять термин «Обоснование безопасности AI», не объяснив, где он применяется, кто отвечает и по какому признаку видно результат.
Связать «Обоснование безопасности AI» с конкретным сценарием, автоматической или ручной проверкой и правилом пересмотра.
Ограничения
«Обоснование безопасности AI» решает ограниченную задачу и не заменяет проверку соседних рисков, исходных допущений и последствий для всей системы.
Источник
NIST, “Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”, 2024.