Skip to content

GRF · هوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتال

مهندسی ارزیابی و تضمین هوش مصنوعی برای هوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتال

AI assurance is the set of practices that build justified confidence in an AI system: evaluation, audit, red-teaming, monitoring and conformity assessment. In digital governance it decides what evidence regulators, buyers and courts can rely on, and who is independent enough to produce it.

01ثبت

Key facts.

Method recordSTEM method
  1. روشمهندسی ارزیابی و اطمینان‌بخشی هوش مصنوعی
  2. Applied inهوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتال
  3. داده4 inputs
  4. Canonical pageSTEM Commons
02درخواست

What AI evaluation and assurance engineering does here.

AI evaluation and assurance engineering develops methods to test, monitor and provide justified confidence in AI سامانه‌های. It addresses performance, robustness, safety and societal impact across the system life cycle. In artificial intelligence, digital public infrastructure and cyber and digital resilience, AI assurance determines whether automated systems can be trusted in high-consequence settings. It helps manage risks when AI is embedded across finance, health and infrastructure. The canonical description is on STEM Commons.

Third-party audit scope

Audit engagements are compared for access, independence and what they test, so buyers and regulators know what an audit opinion covers.

Fairness testing in public systems

Outcome rates across groups are compared and proxy effects tested, with the fairness criterion chosen by the decision maker stated.

Post-deployment monitoring

Monitoring plans track drift, complaints and incidents after deployment, with thresholds that trigger review or withdrawal.

03سناریوهای سیاستی

مقایسهٔ ابزارها: قواعد، انگیزه‌ها و اطلاعات.

سه خانوادهٔ ابزار در کنار هم در برابر خط پایه، هر یک با تأخیر و سرعت پذیرش خود، تحت پوشش و انطباقی که تعیین می‌کنید؛ اندازهٔ اثرها مقادیر آموزشی‌اند که باید با شواهد جایگزین شوند. سناریو: مفروضات نام‌برده دربارهٔ آینده، نه پیش‌بینی.

کنترل‌ها

روند خط پایهٔ پیامد
2.0% در سال
پوشش ابزار
70%
انطباق
75%
اندازهٔ اثر، در برابر مقدار آموزشی
100%
سال‌های پیش رو
20 سال

خروجی‌ها

بیشترین کاهش در افق
مقررات‌گذاری
کاهش آن نسبت به خط پایه
21%
اعداد، روش‌ها و منابع
سالخط پایهمقررات‌گذاریانگیزهٔ اقتصادیاطلاعات و ظرفیت
0100.099.598.899.1
1102.0101.2100.199.8
2104.0102.5101.199.9
3106.1103.5101.6100.0
4108.2103.7101.8100.7
5110.4103.2101.7102.1
6112.6102.0101.6103.9
7114.9100.4101.6105.9
8117.299.2102.1108.0
9119.598.6102.9110.1
10121.998.9104.2112.3
11124.399.7105.7114.5
12126.8101.1107.4116.8
13129.4102.7109.4119.2
14131.9104.5111.4121.6
15134.6106.5113.5124.0
16137.3108.5115.7126.5
17140.0110.7118.0129.0
18142.8112.9120.4131.6
19145.7115.1122.8134.2
20148.6117.4125.2136.9

روش‌ها

  1. ابزارهای حکومت Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan
  2. هویج، چماق و موعظه Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction
  3. انتشار نوآوری‌ها Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press
  4. بادبزن عدم قطعیت (مونت‌کارلوی پارامتری) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. حساسیت‌سنجی یک‌به‌یک (گردبادی) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

داده

The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:

  • مرزها Natural Earth
  • شهرها Natural Earth
مقایسهٔ ابزارها: قواعد، انگیزه‌ها و اطلاعات. مدل آموزشی گویا: با مقادیر تنظیم‌شده توسط کنترل‌ها اجرا می‌شود، نه با داده‌های اندازه‌گیری‌شده. روش‌ها: ابزارهای حکومت (Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan)؛ هویج، چماق و موعظه (Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction)؛ انتشار نوآوری‌ها (Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press).
04داده

What the method consumes.

Datasets and records used by AI evaluation and assurance engineering on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in the source register.

دادهنقشبرچسب
Audit and evaluation reportsAssurance evidenceگزارش‌شده
Outcome and appeal dataReal-world performanceمشاهده‌شده
Conformity assessment recordsRegulatory complianceDECLARED
Incident reportsFailures in useگزارش‌شده
05اجرا

از مأموریت تا ارزیابی، به تفکیک رکن.

گام‌هایی که یک ابزار از مأموریت تا ارزیابی طی می‌کند، هر یک با رکنی که آن را اجرا می‌کند، و تصمیم‌هایی که با مرجع باقی می‌مانند. مدل آموزشی با مقادیر گویای اعلام‌شده، نه پیش‌بینی.

  1. مأموریت و چارچوب‌بندی مسئله مرجع صلاحیت‌دار (بیرون از برنامه)
    مرجع صلاحیت‌دار مسئله و مأموریت را بر پایهٔ قواعد خود چارچوب‌بندی می‌کند. Howlett, Ramesh and Perl (2009)
  2. شواهد و مدل سامانه ⁨Foundry⁩
    سامانه با بازخوردها، داده‌ها و محدودیت‌های اعلام‌شده‌اش مدل‌سازی می‌شود. OECD (2014), principle 2
  3. گزینه‌ها با سناریوها ارزیابی می‌شوند ⁨Foundry⁩
    ابزارها تحت سناریوها مقایسه می‌شوند و عدم قطعیت نشان داده می‌شود. Hood (1983)
  4. مانور با ذی‌نفعان جهان
    گزینه‌ها در یک مانور با کسانی آزموده می‌شوند که آن‌ها را اجرا می‌کنند و بار آن‌ها را به دوش می‌کشند. OECD (2014), principle 3
  5. استاندارد یا رهنمود تدوین شد ⁨Nexus Standards⁩
    آنچه کارآمد است به‌صورت استاندارد یا رهنمود مدوّن می‌شود و برای نظرخواهی باز است. فرایند Nexus Standards
  6. تصمیم مرجع مرجع صلاحیت‌دار (بیرون از برنامه)
    مرجع، بیرون از برنامه و با شواهد ثبت‌شده تصمیم می‌گیرد. Howlett, Ramesh and Perl (2009)
  7. ظرفیت و آموزش ⁨Risk Academy⁩
    مجریان دربارهٔ ابزار تصمیم‌گرفته‌شده و داده‌های آن آموزش می‌بینند. Sendai Framework (2015), priority 2
  8. پایش و گزارش عمومی گزارش‌ها
    نشانگرها با منابع، محدودیت‌ها و اصلاحات منتشر می‌شوند. OECD (2014), principle 5
  9. ارزیابی و بازنگری ⁨Nexus Standards⁩
    نتایج به استاندارد و مدل بازمی‌گردد: چرخه بسته می‌شود. Howlett, Ramesh and Perl (2009)

روش‌ها

  1. چرخهٔ سیاست‌گذاری Howlett, Ramesh and Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
  2. حکمرانی ریسک‌های حیاتی OECD (2014), Recommendation of the Council on the Governance of Critical Risks
  3. ترسیم لایه‌ای گراف‌های جهت‌دار Sugiyama, Tagawa and Toda (1981), IEEE SMC 11
از مأموریت تا ارزیابی، به تفکیک رکن: گام‌ها همان‌گونه که ثبت شده‌اند، هر یک با رکن خود؛ منابع همان‌گونه که در هر گام ذکر شده‌اند.
06اعتبارسنجی

How results are checked.

Evaluation methods are checked for reliability and relevance to deployment conditions. Independent replication and third-party audits test claims.

بررسیHow it is done
استقلالThe assessor’s relationship to the developer and deployer is stated
دسترسیThe level of access to model, data and documentation is recorded
Scope statedWhat the assurance covers and excludes is stated beside its conclusion

Benchmarks may not reflect real-world use or novel capabilities. General-purpose systems have open-ended behaviour that resists complete testing.

07ابزارها و تعهدها

Instruments, mandates and commitments.

ابزارها، مأموریت‌ها، کنشگران و ترتیبات پاسخگویی‌ای که یک سیاست‌گذار، دیپلمات یا نهاد توسعه با آن‌ها کار می‌کند، با ذکر توافق‌هایی که آن‌ها را تعیین کرده‌اند. ساختارها از چارچوب‌های نام‌برده پیروی می‌کنند. هر وضعیت یا پیشرفتی که ترسیم شده گویاست، نه سابقه.

ماتریس ابزارهای سیاستی

The kinds of instrument available on AI evaluation and assurance engineering for AI and digital governance, by level of government and cooperation.

نوع ابزارمحلیملیمنطقه‌ایجهانی
مقرراتیپهنه‌بندی، مقررات ساختمانیقوانین، استانداردها، پروانه‌دهیقواعد همسازکنوانسیون‌ها و معاهدات
اقتصادیعوارض و کمک‌های محلیسطرهای بودجه، مالیات‌ها، طرح‌های بیمهصندوق‌های ریسک، صندوق‌های منطقه‌ایسازوکارهای تأمین مالی
اطلاعاتهشدارهای محلیافشا، هشدار زودهنگام، آمارترتیبات تسهیم دادهپایش و گزارش‌دهی جهانی
نهادیکمیته‌های محلینهادهای راهبر، شوراهای هماهنگینهادها و دبیرخانه‌های منطقه‌ایمأموریت‌های چندجانبه
تعاونیتوافق‌های اجتماعیموافقت‌نامه‌های مشارکتتفاهم‌نامه‌ها و برنامه‌های مشترکتوافق‌ها و تعهدهای مشترک
A typology after the OECD Recommendation on the Governance of Critical Risks; examples of instrument types, not an inventory of any country’s measures.
چارچوب سندای برای کاهش ریسک سوانح · UNDRRParis Agreement · UNFCCCدستور کار 2030 و اهداف توسعهٔ پایدار · سازمان ملل متحدInternational Health Regulations · WHO
09تولیت

Who maintains the method.

هوش مصنوعی و سامانه‌های خودگردان stewards AI evaluation and assurance engineering for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

10متصل

جایی که این صفحه در سراسر کنسرسیوم به آن می‌رسد.

11پرسش‌ها

پرسش و پاسخ.

What are the limits of AI evaluation and assurance engineering in this field?
Benchmarks may not reflect real-world use or novel capabilities. General-purpose systems have open-ended behaviour that resists complete testing.
How are results checked?
Evaluation methods are checked for reliability and relevance to deployment conditions. Independent replication and third-party audits test claims.
Are the values on this page real?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
Where else is this method applied?
رصدخانهٔ canonical method page lists every platform that applies it.
گزارش‌هامشارکت

از همین صفحه شواهد بیفزایید.

گزارش‌ها is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

⁨Global Risks Forum⁩هوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتالفناوری نماییگزارش مختصر شواهد
هوش مصنوعی و حکمرانی دیجیتال

پرسش حکمرانی خود را نزد Forum بیاورید.

اطلاعات و پرسش‌ها از امروز باز است. هر پرسش شمارهٔ مرجعی می‌گیرد و گام بعد را نام می‌برد؛ درخواست‌ها، پرداخت‌ها، تخصیص توان رایانشی و ثبت‌نام‌ها تنها زمانی باز می‌شوند که تیم، شرایط و ظرفیت بررسی آن‌ها فراهم باشد.