Danh sách kiểm tra AI và Quản lý rủi ro theo luật EU

Giới thiệu

Luật AI của Liên minh Châu Âu (EU) đang trở thành một trong những quy định quan trọng nhất đối với ngành công nghệ. Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI), việc hiểu và tuân thủ các quy định này là cần thiết để đảm bảo rằng sản phẩm AI không chỉ hiệu quả mà còn an toàn và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức. Danh sách kiểm tra dưới đây sẽ giúp các nhà phát triển và tổ chức đánh giá và triển khai các dự án AI một cách có trách nhiệm.

1. Nhận diện và phân loại rủi ro

• Xác định xem AI có thuộc vào các loại rủi ro không thể chấp nhận, cao, hạn chế hay tối thiểu hay không
• Kiểm tra xem nó có đủ tiêu chuẩn là AI đa năng (GPAI) hoặc là một hệ thống tác động có tính tự chủ.
• Vạch ra phạm vi quyền lực (Luật AI EU, GDPR, luật quốc gia, thị trường toàn cầu).

2. Quản trị và trách nhiệm

• Phân công một người chịu trách nhiệm rõ ràng cho việc tuân thủ AI.
• Thiết lập một khung quản trị AI (chính sách, ủy ban, quy trình leo thang).
• Xác định vai trò cho nhà cung cấp, nhà triển khai, nhà phân phối, nhà nhập khẩu theo luật AI EU.

3. Quản lý và chất lượng dữ liệu

• Đảm bảo tập dữ liệu đại diện, có liên quan và được ghi chép.
• Thực hiện đánh giá thiên lệch và công bằng trong quá trình chuẩn bị dữ liệu.
• Áp dụng bảo vệ dữ liệu theo thiết kế (giảm thiểu, ẩn danh, cơ sở hợp pháp).

4. Thiết kế và phát triển

• Thực hiện đánh giá rủi ro ở mỗi giai đoạn phát triển.
• Ghi chép thiết kế mô hình, đào tạo và những giới hạn.
• Thực hiện bảo mật theo thiết kế (khả năng chống lại cuộc tấn công, kiểm tra thâm nhập).

5. Minh bạch và tài liệu

• Duy trì tài liệu kỹ thuật (thẻ mô hình, bảng dữ liệu, mục đích sử dụng).
• Cung cấp hướng dẫn sử dụng cho các nhà triển khai phía dưới.
• Rõ ràng nêu khả năng, giới hạn và tỷ lệ lỗi cho người dùng.
• Ghi lại nguồn dữ liệu đào tạo, thay đổi mô hình và quy trình ra quyết định.

6. Giám sát và kiểm soát con người

• Đảm bảo có cơ chế có người tham gia (HITL) hoặc cơ chế có người giám sát (HOTL).
• Cung cấp phương tiện để vượt qua hoặc tắt hệ thống một cách an toàn.
• Đào tạo người dùng về giám sát hiệu quả và xem xét quyết định.

7. Kiểm tra và xác nhận

• Thực hiện kiểm tra trước khi triển khai để đảm bảo độ chính xác, độ bền và an toàn.
• Mô phỏng kịch bản tấn công và lạm dụng.
• Xác nhận theo tiêu chuẩn tuân thủ và đạo đức.

8. Triển khai và giám sát

• Thực hiện giám sát liên tục về hiệu suất, sự thay đổi và bất thường.
• Ghi lại các sự kiện quan trọng để có thể truy nguyên và chịu trách nhiệm.
• Thu thập phản hồi của người dùng và báo cáo sự cố một cách có hệ thống.
• Thiết lập một quy trình hủy bỏ khi hệ thống không còn sử dụng.

9. Đánh giá tác động và quyền lợi

• Thực hiện Đánh giá Tác động Quyền cơ bản (FRIA) nếu rủi ro không thể chấp nhận.
• Vạch ra các rủi ro liên quan đến quyền riêng tư, bình đẳng, an toàn, tự do ngôn luận, việc làm.
• Tài liệu chiến lược giảm thiểu cho các tác hại đã xác định.

10. Tuân thủ quy định

• Kiểm tra nghĩa vụ theo Luật AI EU (dựa trên mức độ rủi ro).
• Đảm bảo tuân thủ GDPR, luật an toàn thông tin, luật bảo vệ người tiêu dùng.
• Đối với các hệ thống có mức độ rủi ro cao, chuẩn bị tài liệu đánh giá sự phù hợp.
• Theo dõi thời gian cho các nghĩa vụ tuân thủ theo giai đoạn.

11. Bảo mật và khả năng phục hồi mạng

• Bảo vệ mô hình khỏi tấn công dữ liệu, đầu vào độc hại, trích xuất mô hình.
• Bảo vệ cơ sở hạ tầng khỏi các cuộc tấn công mạng.
• Giám sát lạm dụng và sử dụng sai mục đích của đầu ra.

12. Văn hóa và đào tạo

• Cung cấp đào tạo AI có trách nhiệm cho các nhà phát triển, quản lý, nhà triển khai.
• Xây dựng văn hóa trách nhiệm, đặt câu hỏi và leo thang.
• Khuyến khích báo cáo các mối quan ngại về đạo đức hoặc tuân thủ.

Thực tiễn tốt nhất

• Luôn cập nhật các thay đổi trong luật pháp và quy định liên quan đến AI.
• Tham gia vào các hội thảo và khóa học để nâng cao hiểu biết về AI.

Cách tránh những cạm bẫy phổ biến

• Không bỏ qua việc đánh giá rủi ro và tuân thủ quy định.
• Đảm bảo rằng tất cả tài liệu được cập nhật và dễ hiểu.

Mẹo tối ưu hiệu suất

• Sử dụng các công cụ và thư viện AI đã được kiểm chứng để giảm thiểu rủi ro.
• Thực hiện các bài kiểm tra hiệu suất thường xuyên để phát hiện sớm các vấn đề.

Kết luận

Việc tuân thủ các quy định của luật AI EU không chỉ bảo vệ người tiêu dùng mà còn giúp các tổ chức xây dựng được niềm tin từ thị trường. Hãy áp dụng danh sách kiểm tra này để đảm bảo rằng dự án AI của bạn hoạt động hiệu quả và có trách nhiệm. Nếu bạn cần thêm thông tin hoặc hỗ trợ, hãy liên hệ với chuyên gia của chúng tôi để được tư vấn thêm.