治理模型并不是阻碍创新 👩🏻‍⚖️📈🤖

Source: Dev.to

引言

我大约有 3 年的模型治理经验，发现治理模型并不是阻碍创新；它是我们能够规模化创新的唯一方式。
治理模型，无论是生成式 AI 还是传统 AI，都不是从流行的工具或框架开始，而是从更基础、甚至有时让人不舒服的事情开始：把决策、风险和责任明确化，因为没有负责人（owner）的模型是潜在的风险。

模型治理的关键问题

• 模型的存在目的是什么？
• 它使用了哪些数据（输入和输出）？
• 它支持或自动化了哪些决策？
• 谁对其影响负责（谁是所有者）？

如果我们不知道这些答案，就只有在没有治理、潜在风险的代码在运行。

监控与控制

• 我们如何监控或检测模型是否出现故障？
• 它可能会消耗哪些信息？
• 哪些决策不应该由它单独做出？
• 如果出现问题，我们如何关闭或停止它？

治理模型不是让它们受更多控制，而是更好地理解它们。

成熟度与竞争优势

组织中模型的真正成熟度并不是看有多少模型已经上线生产，而是看组织在解释、辩护和在关键时刻调整模型方面的准备程度。在这一点上，模型治理不再是一个需求，而是转化为竞争优势。

生成式 AI 模型的考虑因素

针对生成式 AI 模型还有更具体的考量。我们将在后续进一步讨论。感兴趣吗？ 💡