നേട്ടങ്ങൾ:
- ഭ്രമാത്മകത, പക്ഷപാതം, ഡാറ്റ ചോർച്ച, മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ്, ഡിപൻഡൻസി, ബിസിനസ്സ് ആഘാതത്തിൽ വിശദീകരിക്കാനാകാത്തത് തുടങ്ങിയ AI- നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്
- പ്രോബബിലിറ്റിയിലും ആഘാത അളവുകളിലും അപകടസാധ്യതകൾ സ്കോർ ചെയ്യുകയും ലഘൂകരണ നടപടികളോടെ അവ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യതയ്ക്കുള്ളിൽ നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുക
- ഏകീകൃതതയ്ക്ക് പകരം അപകടസാധ്യത നിലയ്ക്കനുസരിച്ച് നിരീക്ഷണം ക്രമീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്, മനുഷ്യൻ്റെ അന്തിമ വാക്ക് ഉറപ്പാക്കുകയും ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങളിൽ തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണവും
മൂല്യവും അപകടസാധ്യതയും ഒരേ നാണയത്തിൻ്റെ രണ്ട് വശങ്ങളാണ്. AI മൂല്യത്തിൻ്റെ പുതിയ ഉറവിടങ്ങൾ തുറക്കുന്നു, എന്നാൽ പരമ്പരാഗത സോഫ്റ്റ്വെയർ വഹിക്കാത്ത പുതിയ തരം അപകടസാധ്യതകളും ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഒരു സീനിയർ മാനേജരെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, പ്രശ്നം അപകടസാധ്യത ഒഴിവാക്കുകയല്ല, മറിച്ച് അപകടസാധ്യത ബോധപൂർവ്വം കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് (റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റ്; അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അളക്കുന്നതിനും കുറയ്ക്കുന്നതിനും സ്വീകാര്യമായ പരിധികളിൽ സൂക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള അച്ചടക്കം). ഈ യൂണിറ്റിൽ, AI-യുടെ പ്രത്യേക അപകടസാധ്യതകളെക്കുറിച്ചും അവയുടെ ബിസിനസ്സ് സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ചും പ്രായോഗിക ലഘൂകരണ രീതികളെക്കുറിച്ചും നിങ്ങൾ പഠിക്കും. "അപകടം ഉള്ളതിനാൽ അത് ചെയ്യരുത്" അല്ലെങ്കിൽ "അപകടം ഇല്ലെന്ന മട്ടിൽ പ്രവർത്തിക്കുക" എന്നതല്ല ലക്ഷ്യം; ബോധപൂർവമായ റിസ്ക് വിശപ്പോടെ എല്ലാ സംരംഭങ്ങളും നടപ്പിലാക്കുക എന്നതാണ്; സ്ഥാപനം ഏറ്റെടുക്കാൻ തയ്യാറുള്ള റിസ്ക് ലെവൽ.
AI-നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ
പരമ്പരാഗത ഐടി അപകടസാധ്യതകൾ (ദുർബലത, തടസ്സം) ഇപ്പോഴും ബാധകമാണ്; എന്നാൽ കൃത്രിമബുദ്ധി അതിൻ്റേതായ അപകടസാധ്യതകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു:
റിസ്ക് തരം
നിങ്ങൾ എന്താണ് ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്?
ബിസിനസ്സ് സ്വാധീനത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
ഭ്രമാത്മകത
ഇത് ഉണ്ടാക്കിയെങ്കിലും അത് വിശ്വസനീയമായി മാറി
ഉപഭോക്താവിന് തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ, നിയമപരമായ ബാധ്യത
മുൻവിധി
ഔട്ട്പുട്ടിലെ ഡാറ്റയിലെ അനീതിയുടെ പ്രതിഫലനം
വിവേചനപരമായ നിയമനം/ക്രെഡിറ്റ് തീരുമാനം
ഡാറ്റ ചോർച്ച
വാഹനത്തിനുള്ളിൽ രഹസ്യവിവരങ്ങൾ ചോർന്നു
KVKK ലംഘനം, പ്രശസ്തി നഷ്ടം
മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ്
കാലക്രമേണ പ്രകടന തകർച്ച
തീരുമാനങ്ങളുടെ നിശബ്ദമായ അട്ടിമറി
ആസക്തി
ഒരൊറ്റ വിതരണക്കാരനായി പൂട്ടി
വില/ആക്സസ് ഷോക്ക്
വിശദീകരിക്കാനാകാത്തത്
തീരുമാനത്തിൻ്റെ കാരണം അറിയില്ല
ഓഡിറ്റും എതിർപ്പും ബുദ്ധിമുട്ട്
ഇവിടെ രണ്ട് പദങ്ങൾ പ്രധാനമാണ്: കൃത്രിമബുദ്ധി പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ അന്യായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കുകയും അതിൻ്റെ തീരുമാനങ്ങളിൽ അവ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് പക്ഷപാതം; ഉദാഹരണത്തിന്, ചരിത്രപരമായ നിയമന ഡാറ്റ ഒരു ഗ്രൂപ്പിന് അനുകൂലമാണെങ്കിൽ, മോഡലും ചെയ്യുന്നു. മോഡൽ ഡ്രിഫ്റ്റ് എന്നത് മോഡൽ കാലഹരണപ്പെടുകയും ലോകം മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് അതിൻ്റെ പ്രകടനം നിശബ്ദമായി കുറയുകയും ചെയ്യുന്നു (പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, പുതിയ പെരുമാറ്റങ്ങൾ).
നുറുങ്ങ്: അപകടസാധ്യതയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, "സംഭവിച്ചേക്കാം/സംഭവിക്കില്ല" എന്നതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിലല്ല, മറിച്ച് രണ്ട് തലങ്ങളിലാണ്: പ്രോബബിലിറ്റി (എത്രത്തോളം സാധ്യതയുണ്ട്), ആഘാതം (അത് സംഭവിക്കുകയാണെങ്കിൽ എത്രത്തോളം ദോഷം). ഉയർന്ന ആഘാതം + ഉയർന്ന സാധ്യതയുള്ളവരെ ആദ്യം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു; കുറഞ്ഞ + കുറഞ്ഞ മൂല്യങ്ങളുള്ളവ സ്വീകരിക്കുകയും നിരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് നിരീക്ഷണം
എല്ലാ ഉപയോഗ മേഖലയും ഒരേ അപകടസാധ്യത വഹിക്കുന്നില്ല. അപകടത്തിൻ്റെ തോതനുസരിച്ച് നിരീക്ഷണം ക്രമീകരിക്കുക എന്നതാണ് മികച്ച സമീപനം:
- കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യത (ഇൻസെറ്റ് ഡ്രാഫ്റ്റ്, ബ്രെയിൻസ്റ്റോമിംഗ്): നേരിയ മേൽനോട്ടം, വേഗത മുൻഗണന.
- ഇടത്തരം അപകടസാധ്യത (ഉള്ളടക്കം ഉപഭോക്താവിന്, തീരുമാന പിന്തുണ): മനുഷ്യ അംഗീകാരം, സാമ്പിൾ നിയന്ത്രണം.
- ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത (ക്രെഡിറ്റ്, റിക്രൂട്ട്മെൻ്റ്, ആരോഗ്യം, നിയമപരമായ): നിർബന്ധിത മനുഷ്യ വിധി, പൂർണ്ണ രജിസ്ട്രേഷൻ, പതിവ് ഓഡിറ്റ്.
ഈ "റിസ്ക് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള" സമീപനം EU AI നിയമത്തിൻ്റെ (യൂണിറ്റ് 9) നട്ടെല്ലാണ്.
ഘട്ടം ഘട്ടമായി: റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റ് സൈക്കിൾ
1. അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുക. ഓരോ സംരംഭത്തിനും AI-നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക.
2. സ്കോർ സാധ്യതയും സ്വാധീനവും. ഓരോ അപകടസാധ്യതയെയും രണ്ട് തലങ്ങളിൽ വിലയിരുത്തുകയും മുൻഗണന നൽകുകയും ചെയ്യുക.
3. ലഘൂകരണ അളവ് നിർവ്വചിക്കുക. മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം, ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കൽ, ട്രാക്കിംഗ്, വിതരണക്കാരുടെ വൈവിധ്യവൽക്കരണം എന്നിവ പോലെ.
4. ശേഷിക്കുന്ന റിസ്ക് സ്വീകരിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ നിർത്തുക. കുറയ്ക്കലിനുശേഷം ശേഷിക്കുന്ന അപകടസാധ്യത വിശപ്പിനുള്ളിലാണെങ്കിൽ സ്വീകരിക്കും; ഇല്ലെങ്കിൽ, ശ്രമം നിർത്തുന്നു.
5. കാണുക, അവലോകനം ചെയ്യുക. അപകടസാധ്യതകൾ നിശ്ചലമല്ല; ഡ്രിഫ്റ്റിനും പുതിയ ഭീഷണികൾക്കും നിരന്തരമായ നിരീക്ഷണം അത്യാവശ്യമാണ്.
മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ
കേസ് 1 - ഹാലുസിനേഷൻ ചെലവ്. ഒരു എയർലൈനിൻ്റെ ഉപഭോക്തൃ ചാറ്റ്ബോട്ട് ഒരു യാത്രക്കാരന് നിലവിലില്ലാത്ത റീഫണ്ട് പോളിസി "ഉണ്ടാക്കി"; ഉപഭോക്താവ് ഇത് വിശ്വസിച്ച് ഇടപാട് നടത്തി. സ്വന്തം ബോട്ടിൻ്റെ പ്രഖ്യാപനത്തിന് കമ്പനി ഉത്തരവാദിയാണെന്ന് കോടതി കണ്ടെത്തി. പാഠം: ഉപഭോക്താവിനുള്ള AI ഔട്ട്പുട്ട് ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ളതാണ്; പരിശോധനയും പരിമിതിയും അനിവാര്യമായിരുന്നു. അംഗീകൃത പോളിസി ടെക്സ്റ്റുകളിൽ നിന്ന് മാത്രം പ്രതികരിക്കാൻ ബോട്ടിനെ പരിമിതപ്പെടുത്തി.
കേസ് 2 - നിശബ്ദ പക്ഷപാതം. ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിലെ അസന്തുലിതാവസ്ഥ കാരണം ഒരു കമ്പനിയുടെ റിക്രൂട്ട്മെൻ്റ് മോഡൽ ചില സ്കൂളുകളിൽ നിന്നുള്ള റിക്രൂട്ട്മെൻ്റിനെ വ്യവസ്ഥാപിതമായി അനുകൂലിച്ചു. ഒരു ഓഡിറ്റിൽ വ്യത്യാസം വെളിപ്പെട്ടു; ഒരു പ്രശസ്തിയും നിയമപരമായ അപകടവും ഉണ്ടായിരുന്നു. സംരക്ഷിത സ്വഭാവസവിശേഷതകളിൽ നിന്ന് മോഡൽ വേർപെടുത്തുകയും പതിവ് നീതി നിരീക്ഷണവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. ബയസ് ടെസ്റ്റ് ആദ്യം മുതൽ നടത്തിയിരുന്നെങ്കിൽ ഇങ്ങനെ സംഭവിക്കില്ലായിരുന്നു.
കേസ് 3 - ഡ്രിഫ്റ്റ് പിടിച്ചെടുക്കൽ. ഒരു പുതിയ തട്ടിപ്പ് പാറ്റേൺ ഉയർന്നുവന്നപ്പോൾ ഒരു ബാങ്കിൻ്റെ തട്ടിപ്പ് കണ്ടെത്തൽ മോഡൽ നിശബ്ദമായി ദുർബലമായി; 3 മാസത്തിനുള്ളിൽ മിസ് നിരക്ക് 8% ൽ നിന്ന് 19% ആയി വർദ്ധിച്ചു. നല്ല വാർത്ത: ഏജൻസി പ്രതിമാസ പ്രകടന നിരീക്ഷണം നടപ്പിലാക്കി, ഡ്രിഫ്റ്റ് നേരത്തെ കണ്ടെത്തി, മോഡൽ വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിച്ചു. നിരീക്ഷണം ഇല്ലായിരുന്നെങ്കിൽ നഷ്ടം ഇരട്ടിയാകുമായിരുന്നു.
പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ
1) റിസ്ക് ഇൻവെൻ്ററി:
നിങ്ങളുടെ റോൾ: AI റിസ്ക് മാനേജർ. ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപയോഗ കേസിൽ AI- നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക: ഭ്രമം, പക്ഷപാതം, ഡാറ്റ ചോർച്ച, ഡ്രിഫ്റ്റ്, ആശ്രിതത്വം, വിശദീകരിക്കാനാകാത്തത്. ഓരോ അപകടസാധ്യതയ്ക്കും, ഈ സാഹചര്യത്തിൽ അതിൻ്റെ സാധ്യമായ പ്രകടനവും ബിസിനസ്സ് സ്വാധീനവും ഒരു വാചകത്തിൽ എഴുതുക. ഉപയോഗ മേഖല: [ടെക്സ്റ്റ്]
2) പ്രോബബിലിറ്റി/ഇംപാക്ട് സ്കോറിംഗ്:
പ്രോബബിലിറ്റി (1-5), ആഘാതം (1-5) എന്നിങ്ങനെ സ്കോർ ചെയ്ത് ഗുണിച്ച് ഇനിപ്പറയുന്ന അപകടസാധ്യതകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക. പ്രധാന മൂന്ന് അപകടസാധ്യതകൾക്ക് നിങ്ങൾ മുൻഗണന നൽകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് വിശദീകരിക്കുക. അപകടസാധ്യതകൾ: [ലിസ്റ്റ്]
3) ലഘൂകരണ പദ്ധതി:
ഇനിപ്പറയുന്ന മുൻഗണന അപകടസാധ്യതകൾക്കായി പ്രായോഗിക ലഘൂകരണ നടപടികൾ നിർദ്ദേശിക്കുക: [അപകടസാധ്യതകൾ]. ഓരോ അളവിനും: എന്തുചെയ്യണം, ആരാണ് ഉത്തരവാദി, ഏത് തലത്തിലുള്ള അപകടസാധ്യത നിർബന്ധമാണ്. മനുഷ്യ നിരീക്ഷണം, ഡാറ്റ അജ്ഞാതവൽക്കരണം, നിരീക്ഷണം, വിതരണക്കാരുടെ വൈവിധ്യവൽക്കരണം എന്നിവ ഉചിതമായിടത്ത് ഉപയോഗിക്കുക.
4) അപകടസാധ്യത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള നിരീക്ഷണ മാട്രിക്സ്:
റിസ്ക് ലെവലിലേക്ക് (താഴ്ന്ന/ഇടത്തരം/ഉയർന്നത്) ഇനിപ്പറയുന്ന ഉപയോഗ മേഖലകൾ ഏൽപ്പിക്കുകയും ഓരോ ലെവലിനും ആവശ്യമായ മേൽനോട്ടം നിർണ്ണയിക്കുകയും ചെയ്യുക: മനുഷ്യൻ്റെ അംഗീകാരം ആവശ്യമാണോ, രേഖകൾ സൂക്ഷിക്കുമോ, പരിശോധന ആവൃത്തി എത്രയാണ്? ഉപയോഗങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]
ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്
ദുർബലമായത്: "ഈ AI പദ്ധതിയുടെ അപകടസാധ്യതകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?"
ഉപസംഹാരം: അപകടസാധ്യതകളുടെ ഒരു പൊതു പട്ടിക; സംഭാവ്യത, ആഘാതം, ലഘൂകരണം എന്നിവ നിങ്ങൾക്ക് തീരുമാനിക്കാൻ കഴിയില്ല.
Güçlü: "ഒരു ബാങ്കിലെ വായ്പാ അപേക്ഷയുടെ പ്രാഥമിക മൂല്യനിർണ്ണയത്തിൽ ഞങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കും (മനുഷ്യൻ അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കും). ഈ സാഹചര്യത്തിന് പ്രത്യേകമായ അപകടസാധ്യതകൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക (പക്ഷപാതം, വിശദീകരിക്കാനാകാത്തത്, ഭ്രമാത്മകത, ഡാറ്റ സ്വകാര്യത); ഓരോന്നും സാധ്യതയും ആഘാതവും അനുസരിച്ച് സ്കോർ ചെയ്യുക; ഈ മൂന്ന് അപകടസാധ്യതകൾ ഏറ്റവും നിർണായകമായി പരിഗണിക്കുന്ന മേൽനോട്ട ആവശ്യകതകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക."
ഫലം: ഒരു സാഹചര്യം-നിർദ്ദിഷ്ട, സ്കോർ ചെയ്ത, ലഘൂകരിക്കൽ, അനുസരണവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകട വിശകലനം.
സാധാരണ തെറ്റുകൾ
- എല്ലാ സംരംഭങ്ങൾക്കും ഒരേ മേൽനോട്ടം പ്രയോഗിക്കുന്നു. അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞ ജോലി മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നത് അപകടസാധ്യതയുള്ള ജോലിയെ അവഗണിക്കുന്നത് പോലെ തന്നെ ദോഷകരമാണ്; റിസ്ക് ലെവൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതായിരിക്കണം നിരീക്ഷണം.
- ഹാലുസിനേഷനെ "ചെറിയ തെറ്റ്" ആയി തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. ഉപഭോക്താവിന് തെറ്റായ ഔട്ട്പുട്ട് നിയമപരമായ ബാധ്യതയിൽ കലാശിച്ചേക്കാം.
- പക്ഷപാതത്തിനായി പരീക്ഷിക്കുന്നില്ല. ന്യായമായ പരിശോധന കൂടാതെ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്ന മോഡലിന് നിശബ്ദമായ വിവേചനം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
- ഡ്രിഫ്റ്റ് കാണുന്നില്ല. ഒരിക്കൽ നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു മോഡൽ എന്നേക്കും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കില്ല; നിരന്തരമായ നിരീക്ഷണം ആവശ്യമാണ്.
- ഒരൊറ്റ വിതരണക്കാരനെ പൂട്ടുന്നു. ഒരു എക്സിറ്റ് പ്ലാൻ ഇല്ലാതെ, ആസക്തി നിങ്ങളെ വിലയിലേക്കും ആക്സസ് ഷോക്കിലേക്കും തുറക്കുന്നു.
മുന്നറിയിപ്പ്: റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റ് ഒരിക്കൽ മാത്രമല്ല; ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ ജീവനുള്ള സംവിധാനങ്ങളാണ്. ഒരു മോഡൽ ഇന്ന് സുരക്ഷിതമായതിനാൽ അത് നാളെ സുരക്ഷിതമാകുമെന്ന് ഉറപ്പില്ല. തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണം, പതിവ് പരിശോധന, വ്യക്തമായ കിൽ സ്വിച്ച് എന്നിവ ഓരോ ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള സിസ്റ്റത്തിൻ്റെയും ഭാഗമായിരിക്കണം.
ചുരുക്കത്തിൽ
പരമ്പരാഗത ഐടി അപകടസാധ്യതകൾക്ക് മുകളിൽ, ഭ്രമാത്മകത, പക്ഷപാതം, ഡാറ്റ ചോർച്ച, ഡ്രിഫ്റ്റ്, ഡിപൻഡൻസി, വിശദീകരിക്കാനാകാത്തത് തുടങ്ങിയ അദ്വിതീയ അപകടസാധ്യതകൾ AI ചേർക്കുന്നു. ഈ അപകടസാധ്യതകൾ പ്രോബബിലിറ്റിയുടെയും ആഘാതത്തിൻ്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ വിലയിരുത്തുകയും മുൻഗണന നൽകുകയും വേണം, കൂടാതെ ലഘൂകരണ നടപടികളോടെ സ്ഥാപനത്തിൻ്റെ അപകടസാധ്യതയ്ക്കുള്ളിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും വേണം. നിരീക്ഷണം ഏകീകൃതമല്ല, എന്നാൽ അപകടസാധ്യതയ്ക്ക് അനുസൃതമായിരിക്കണം; ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങളിൽ, ആളുകൾക്ക് അന്തിമ അഭിപ്രായം ഉണ്ടായിരിക്കണം. റിസ്ക് മാനേജ്മെൻ്റ് ഒരു തുടർച്ചയായ ചക്രമാണ്; നിരീക്ഷണവും നിയന്ത്രണവുമില്ലാതെ പൂർത്തിയാകില്ല. അടുത്ത യൂണിറ്റിൽ, ഈ റിസ്ക് അച്ചടക്കത്തെ ശാശ്വതമാക്കുന്ന ഭരണവും നയ ഘടനയും ഞങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കും.
ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്
ഒരു AI ഉപയോഗ കേസ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് ടെംപ്ലേറ്റ് 1 ഉപയോഗിച്ച് അതിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട അപകടസാധ്യതകൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുക. ഏറ്റവും നിർണായകമായ മൂന്നെണ്ണം തിരിച്ചറിഞ്ഞ്, സാധ്യതയും സ്വാധീനവും അനുസരിച്ച് ഓരോ അപകടസാധ്യതയും സ്കോർ ചെയ്യുക. കൃത്യമായ ലഘൂകരണ നടപടികളും ഈ മൂന്ന് അപകടസാധ്യതകൾക്ക് ആവശ്യമായ മേൽനോട്ട നിലവാരവും എഴുതുക. അവസാനമായി, ഉപയോഗത്തെ താഴ്ന്ന/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത എന്ന് തരംതിരിക്കുക, ഇത് മേൽനോട്ട ആവശ്യകതകളെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു എന്ന് ശ്രദ്ധിക്കുക.
ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്
- [ ] ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പ്രത്യേക അപകടസാധ്യതകൾ ഞാൻ പട്ടികപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
- [ ] ഞാൻ ഓരോ അപകടസാധ്യതയും സ്കോർ ചെയ്തത് സാധ്യതയും സ്വാധീനവും അനുസരിച്ചാണ്.
- [ ] ഏറ്റവും നിർണായകമായ അപകടസാധ്യതകൾക്കുള്ള ലഘൂകരണ നടപടികൾ ഞാൻ നിർവചിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- [ ] റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് ഞാൻ ഉപയോഗ മേഖലയെ തരംതിരിച്ചിട്ടുണ്ട്.
- [ ] റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് ഞാൻ നിരീക്ഷണം ക്രമീകരിച്ചു.
- [ ] പക്ഷപാതത്തിനും ഡ്രിഫ്റ്റിനും വേണ്ടിയുള്ള പരിശോധന/നിരീക്ഷണം ഞാൻ ആസൂത്രണം ചെയ്തു.
- ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള സംവിധാനത്തിനായി ഞാൻ സ്റ്റോപ്പിംഗ് അതോറിറ്റി സജ്ജീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്.