Resum de la governança de la IA de PhotoRobot

Aquest document representa el Resum de Governança de la IA de PhotoRobot: Versió 1.0 — Edició PhotoRobot; uni-Robot Ltd., República Txeca.

‍

‍

Introducció - Resum de la governança de la IA de PhotoRobot

Aquest document ofereix una visió completa i d'àmbit empresarial de l'enfocament de governança de PhotoRobot en la intel·ligència artificial. Està escrit per a equips de compres, legal, compliment normatiu i seguretat de la informació que avaluen la seguretat, transparència i responsabilitat de les funcionalitats de producte habilitades per IA. Aquest resum inclou els principis, processos i controls que governen tot el desenvolupament i desplegament d'IA a tot l'ecosistema PhotoRobot.

‍

‍

Visió general del Marc de Governança

Propòsit del Marc de Governança

El marc assegura que les capacitats impulsades per IA:

• operar de manera segura i previsible,
• complir amb els requisits legals i reguladors,
• respectar els principis de privacitat i protecció de dades,
• proporcionar funcionalitat transparent i explicabilitat,
• incloure supervisió humana quan sigui necessari,
• Es sotmeten a un seguiment i avaluació continus.

Aquest marc s'alinea amb la nostra Política de Governança de la IA, que estableix controls obligatoris al llarg de tot el cicle de vida del model.

‍

Rols i responsabilitats

PhotoRobot manté rols clarament definits per garantir la responsabilitat:

• El responsable de governança d'IA supervisa el compliment, la documentació i les revisions de riscos.
• Els Data Stewards garanteixen la integritat i la qualitat dels conjunts de dades d'entrenament.
• Els enginyers d'aprenentatge automàtic són responsables del disseny del model, les proves i la preparació operativa.
• Els agents de seguretat realitzen avaluacions de riscos i garanteixen la resiliència davant l'ús indegut.
• Els Product Owners validen els requisits d'ús previst, equitat i transparència.
• Els revisors humans verifiquen les sortides sensibles i anul·len les decisions automatitzades quan sigui necessari.

‍

‍

Governança del conjunt de dades

Principis de l'obtenció de dades

Els conjunts de dades utilitzats per a l'entrenament de models són sotmesos a una avaluació rigorosa:

• Verificació de la procedència de les dades,
• documentació dels drets d'ús permesos,
• Revisió de contingut sensible,
• eliminació d'informació personal identificable sempre que sigui possible,
• equilibri per reduir el biaix quan sigui factible.

‍

Controls de qualitat del conjunt de dades

La qualitat de les dades ha de complir estàndards estrictes:

• Comprovacions de coherència,
• desduplicació,
• Validació d'anotacions,
• etiquetatge de metadades,
• emmagatzematge dins d'entorns segurs aprovats.

‍

Llinatge i versionament del conjunt de dades

Cada versió del conjunt de dades es registra amb:

• Informació font,
• història de l'esquema,
• registres de canvi,
• informes de validació.

La línia de conjunts de dades admet reproductibilitat, auditabilitat i traçabilitat per a finalitats de compliment.

‍

‍

Desenvolupament i validació del model

Requisits de disseny de models

Les noves funcionalitats d'IA han de complir els requisits definits a la Política de Desenvolupament d'IA:

• propòsit clar i ús previst,
• Riscos potencials documentats,
• Descripció dels límits del model,
• comportament de reserva per errors o incertesa,
• salvaguardes contra l'ús indegut.

‍

Validació i proves

Els models es validen utilitzant:

• proves de referència,
• Avaluacions d'equitat i biaixos,
• comprovacions de robustesa per a entrades adversarials,
• Avaluacions de rendiment sota condicions variades,
• validació de reproductibilitat.

Tots els resultats es documenten i revisen abans del desplegament.

‍

Explicabilitat i transparència

Quan és possible, PhotoRobot proporciona:

• Explicacions del comportament del model,
• descripcions simplificades d'entrades i sortides,
• divulgació dels components automatitzats de decisió,
• Notes del desenvolupador sobre les limitacions dels models.

‍

‍

Desplegament i monitoratge

Salvaguardes de desplegament

Abans del llançament en producció, els components d'IA passen en:

• Revisió per parells,
• Aprovació per part del responsable de governança,
• Avaluació de seguretat,
• Proves d'integració,
• procediments de desplegament escalonats.

El desplegament segueix el Cicle de Vida Segur del Desenvolupament (SDLC) i la Política de Gestió del Canvi.

‍

Monitoratge continu

Els sistemes d'IA s'observen contínuament per:

• degradació del rendiment,
• comportament anòmal,
• Deriva inesperada en les prediccions,
• problemes de latència o fiabilitat,
• amenaces de seguretat i patrons adversarials.

Els monitors automatitzats escalen alertes als operadors humans quan es superen els llindars.

‍

Gestió de la deriva

La deriva del model es detecta a través de:

• seguiment estadístic del canvi,
• proves periòdiques de validació,
• Anàlisi de regressió de rendiment.

Quan es confirma la deriva, el model es reavalua, es reentrena o es retrocedeix.

‍

‍

Classificació de risc i mitigació

Nivells de risc de la IA

Els models es classifiquen segons a:

• Impacte potencial,
• probabilitat de dany,
• exposició reguladora,
• Confiança en dades sensibles,
• Visibilitat de l'usuari.

‍

Mesures de mitigació

Cada nivell té controls obligatoris:

• Nivell 1 (Baix Risc): Monitoratge i documentació estàndard.
• Nivell 2 (Risc Mitjà): Proves addicionals d'equitat i barreres de revisió humana.
• Nivell 3 (Alt Risc): Fluxos de treball obligatoris amb humans en el bucle, validació avançada i auditories periòdiques.

‍

‍

Alineació de compliment

Alineació reguladora dels EUA

PhotoRobot s'alinea amb:

• Marc de Gestió de Riscos d'IA del NIST,
• Orientació FTC sobre equitat i transparència,
• principis emergents de governança de la IA a nivell estatal dels EUA.

‍

Alineació Reguladora Internacional

El nostre enfocament de governança és compatible amb:

• Principis d'IA de l'OCDE,
• Estàndards d'IA ISO/IEC en desenvolupament,
• Classificacions de la Llei d'IA de la UE i requisits per nivells de risc.

Això garanteix la preparació per al compliment normatiu independentment del mercat de desplegament.

‍

‍

Consideracions de seguretat per a la IA

Els sistemes d'IA segueixen tots els controls de seguretat bàsics definits a:

• Política de Control d'Accés,
• Política d'encriptació,
• Política de Resposta a Incidents,
• Política de registre i monitoratge.

Altres proteccions específiques d'IA inclouen:

• sandboxing segur d'entorns d'execució de models,
• validació d'entrada contra patrons adversarials,
• interfícies reforçades per a la comunicació model a model,
• limitació de velocitat per a serveis d'inferència,
• Registre d'auditoria de decisions sensibles del model.

‍

‍

Supervisió i Intervenció Humana

Fins i tot amb l'automatització, els humans continuen formant part del bucle de presa de decisions per:

• casos ambigus,
• accions d'alt impacte,
• excepcions o sobreescriptures,
• processos d'assegurament de la qualitat.

Els fluxos de treball de supervisió inclouen la possibilitat de pausar models, revertir versions o redirigir tasques a operadors humans.

‍

‍

Conclusió

Aquest Resum de Governança de la IA demostra el compromís de PhotoRobot amb un ús segur, ètic, transparent i ben controlat de la intel·ligència artificial. Mitjançant un enfocament de governança estructurat, proves rigoroses, monitoratge continu i alineació amb marcs internacionals, PhotoRobot garanteix que les funcionalitats d'IA continuïn sent fiables, segures i preparades per a l'empresa per als clients de totes les regions.