选择您的 AI 风险管理策略

选择您的 AI 风险管理策略

AI 风险管理并非一成不变。银行所需的控制措施与医院或电子商务网站截然不同。您必须选择一种符合您特定需求的策略。

以下是四种常见的方法：

基于规则的方法 (Rules-Based Approach) 该方法在部署前使用清单和强制性关卡。

• 优点：责任明确，易于审计。
• 缺点：过于僵化，会减缓创新速度。
• 最适用场景：金融和医疗保健。

基于风险的方法 (Risk-Based Approach) 对高风险系统实施更多控制，对低风险系统实施较少控制。

• 优点：资源利用率高，速度更快。
• 缺点：需要专家评估以避免偏差。
• 最适用场景：拥有多种不同 AI 应用场景的公司。

持续监控 (Continuous Monitoring) 侧重于在 AI 系统实际运行过程中进行观察。

• 优点：能够发现仅在实际使用中才会出现的问题。
• 缺点：属于被动响应，因为问题已经发生了。
• 最适用场景：拥有强大 MLOps 能力的技术公司。

人机协同 (Human-in-the-Loop) 由人工负责最终决策。

• 优点：建立信任并减少错误。
• 缺点：速度慢，难以规模化。
• 最适用场景：医疗诊断或法律决策。

大多数成功的公司都采用混合模型。他们利用规则进行合规管理，利用风险等级设定控制强度，利用监控保障安全性，并由人工处理高风险决策。

在做出选择之前，请问自己以下问题：

• 您的监管规则是什么？
• 您的风险承受能力如何？
• 您是否有监控 AI 的技术工具？
• 为了安全，您可以牺牲多少速度？

选择一个适合您当前文化和工具的框架。随着技术的增长，不断对其进行更新。

来源：https://dev.to/dorjamie/comparing-ai-risk-management-approaches-which-strategy-fits-your-needs-p94

可选学习社区：https://t.me/GyaanSetuAi