什么是人工智能合规证据？

政策是意图的声明。证据是行为的记录。治理平台在管理第一层面方面非常出色——收集政策、跟踪控制、追踪认证——这些工作确实是必要的。但评估者在检查特定结果时并不想知道政策的要求；他们想知道在该实例中发生了什么，以及是否符合要求。两层之间的界限在我们的 治理平台比较 中进行了映射。

在传统过程中，行为在很大程度上由程序决定，因此记录程序可以让你走大部分路。模型并不是这样运作的：相同的系统、相同的政策和相同的操作员在不同的输入下可以产生不同的输出。因此，程序文档对任何个案的预测远不如个案记录——决策记录——承载了相应更多的证据权重。

始终如一的四件事。决定了什么。那时可用的信息是什么。适用了哪些规则，以及是否有任何规则被覆盖。还有谁授权了它。对于一个特定的、命名的案例，无法提供的答案往往被视为主张而非证据——这就是为什么对个别决策进行抽样是合规评估中的一种标准技术。

证据的有效性仅在于其在检查时的可用性，这可能是在多年后由组织外部的人进行的。这就要求记录必须是自包含的，能够在不访问原始系统的情况下进行验证，并按照适用法规要求的时间表进行保留——欧盟人工智能法案是大多数组织首先询问的法规。仅存在于实时仪表板中的证据可能在关键时刻并不可用。