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随着互联网的不断 发展,越来越多的企业都引入了人工智能技术,下面我们就通过案例分析来了解一下,人工智能项目审计都有哪些注意事项。
和其他任何主要系统一样,组织需要为人工智能活动建立起恰当的监管体系,确保组织对人工智能具备恰当的控制和责任,并且判断人工智能项目是否如预期那样运转,以及是否实现了人工智能项目的目标。
同样,没有可靠的模板来管理人工智能。一位专家写道,“剧本还没有写出来”。但是,内部审计人员应该从大数据入手,探索业务主管的谨慎态度,即他们为支持人工智能应用而开发一套鲁棒的监管体系所持有的谨慎态度。
大数据组成了人工智能的基础能力,这意味着组织应当对他们的数据监管体系给予更多的关注。内部审计应当理解组织是如何确保他们的数据基础设施有能力适应人工智能活动的规模和复杂性(这个规模和复杂性是之前在人工智能战略中设定好的)的。同时,内部审计应当理解组织如何管理数据质量和一致性的风险,包括数据采集控制、访问权限、数据保存、分类(即命名)、编辑和处理规则。内部审计还应当考虑安全性、网络弹性和业务持续性,并评估组织在多大程度上准备处理数据威胁,这些数据威胁包括对数据准确性、完备性和可用性的威胁。
人工智能的价值和性能还取决于算法质量和计算准确度,人工智能在大数据上应用这些算法。组织必须拥有算法开发和质量控制的文档化方法,以此确保这些算法被正确编写,结果没有偏差,并且恰当地使用了数据。内部审计还应当理解如何验证人工智能系统决策的正确性,以及在这些决策受到挑战时,是否能够为其辩护。
除了监管数据和人工智能算法,还应当检查监管体系,以确定其是否满足以下方面:
明确建立了义务、责任和监督机制。
恰当地记录和遵守了策略及流程。
那些负责人工智能的人具备必要的技能和专业知识。
人工智能活动和人工智能相关的决策及行为,符合组织的价值观、伦理、社会和法律责任。
任何供应商都接受三方风险管理流程。
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