AIコンプライアンス証拠とは何ですか？

ポリシーは意図の声明です。証拠は行動の記録です。ガバナンスプラットフォームは、最初の部分、つまりポリシーの収集、コントロールの追跡、証明の追求を管理するのが非常に得意であり、その作業は本当に必要です。しかし、特定の結果を検査する評価者は、ポリシーが何を要求していたかを知りたいのではなく、その事例で何が起こったのか、そしてそれが一致していたかを知りたいのです。二つの層の間の境界がどこにあるかは、私たちのガバナンスプラットフォーム比較にマッピングされています。

従来のプロセスでは、行動は主に手順によって決まるため、手順を文書化することで大部分が完了します。しかし、モデルはそのようには機能しません。同じシステム、同じポリシー、同じオペレーターが異なる入力に対して異なる出力を生成する可能性があります。したがって、プログラムの文書は個々のケースについてははるかに少ない予測を行い、ケースごとの記録 — 決定記録 — はそれに応じてより多くの証拠的重みを持ちます。

一貫して、四つのこと。何が決定されたか。どの情報がその時点で利用可能だったか。どのルールが適用されたか、そしてそれらのルールが覆されたかどうか。さらに、誰がそれを承認したか。特定の名前のあるケースに対して提供できない回答は、証拠ではなく主張として扱われる傾向がある — これが、個々の決定をサンプリングすることが適合性評価における標準的な手法である理由です。

証拠は、検証の瞬間における入手可能性に依存しており、それは数年後であったり、組織外の誰かによって行われる可能性があります。これは、自己完結型で、発信元システムへのアクセスなしに検証可能であり、適用される制度が要求するスケジュールで保持される記録の必要性を示唆しています — 最も多くの組織が最初に尋ねる制度は、EU AI Actです。ライブダッシュボード内にのみ存在する証拠は、重要な時に手に入らない証拠かもしれません。