導入後の監視
リリース後のAIシステムの動作と環境を継続的に観察して、劣化、ドリフト、コンプライアンス違反を検出します。
Definition
モデル監視を拡張して、パフォーマンスおよびセキュリティ指標のほかに、プライバシーインシデント、ポリシー違反ログ、倫理指標の傾向などのガバナンスシグナルを含めることができます。導入後の監視フレームワークは、さまざまなテレメトリを取り込み、定期的な監査 (公平性チェック、異常スキャンなど) を実行し、しきい値を超えたときにガバナンスワークフローを起動して、是正措置 (再トレーニング、ロールバック、法的通知) が迅速に行われるようにします。
Real-World Example
ソーシャルメディアプラットフォームのヘイトスピーチ検出器は、AIによってハイリスクまたは未分類としてフラグが付けられたすべてのコンテンツをモデレーターキューに送信します。導入後、システムは毎月偽陽性率を監視し、偽陽性率が 2% を超えると、ガバナンスダッシュボードが調査チケットを開き、モデルの再トレーニングとルール調整を行います。
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