透明性
AIシステムのプロセス、意思決定論理、およびデータの使用を、ステークホルダーに対して説明責任を果たすために明確で理解しやすいものにする実践。
これには、データの収集方法、モデルの学習方法、組み込まれている前提条件、意思決定の仕組みを説明する、一般公開またはステークホルダー向けの開示（モデルカード、データシート、APIドキュメントなど）が含まれます。透明性には、個々の意思決定に関するユーザーフレンドリーな説明や、明確なバージョン履歴も含まれます。ガバナンスは、透明性に関する要件をプロジェクト憲章に組み込み、システムの進化に合わせてドキュメントを定期的に更新することを義務付けます。
公衆衛生機関は、COVID-19入院予測モデルに関する「モデルカード」を公開し、学習データの出所、地域別の性能指標、既知の制約事項、更新履歴を詳述しています。これにより、臨床医および政策立案者は、モデルの出力を理解し、信頼することが可能になります。
私たちは、お客様が答えを見つけるお手伝いをします
Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。