高风险环境中的 AI：负责任部署真正需要什么
高风险 AI 不仅仅关于更好的模型——而是关于问责、监督以及在错误造成伤害之前捕获和纠正错误的基础设施。
高风险 AI 是任何 AI 系统，其中错误对特定、可识别的个人或组织产生重大后果，且部署 AI 的组织对这些后果承担责任。
风险分类法
四个不同的风险维度：后果性风险、不可逆性风险、不透明性风险和系统性风险。具有两个或以上风险维度的 AI 部署是真正的高风险。
区分高风险部署的五个要求
1. 与后果成比例的人工监督
审查者必须有时间、信息和能力来识别错误，并有权无阻碍地覆盖。
2. 每个决策的完整审计轨迹
记录模型版本、预处理步骤、置信分数、人工操作和最终决定。
3. 明确的版本控制和变更管理
如果六个月后 AI 系统被质疑，你需要能够重建当时的系统。
4. 跨受影响群体的偏见和准确性监控
总体准确率掩盖了差异影响。需要分组性能监控。
5. 事件响应和争议流程
受影响的个人可以通过定义的流程质疑 AI 驱动的决策。
监管格局
EU AI Act 将从 2026 年 8 月开始对高风险 AI 系统有强制合规要求。
FDA SaMD 风险分类适用于 AI 诊断和治疗支持工具。
NIST AI 风险管理框架 提供自愿指导。
基础设施不是中立的
基础设施层要么支持问责要么不支持。你不能通过 prompt engineering 获得完整的审计轨迹。
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