Düzenlenmiş Kurumlar İçin Egemen Yapay Zeka: Veri, Modeller ve Çıkarım Ortamlarının Kontrolü Eğitimi

Egemen Yapay Zekanın Temelleri

• Düzenlenmiş kurumlar için egemen yapay zekanın anlamı
• İş, hukuki ve operasyonel güçlendiriciler
• Temel kontrol alanları: veri, modeller, altyapı ve operasyonlar

Düzenleyici Gereksinimler ve Risk Eşlemeleri

• Veri ikameti, gizlilik ve sektörспецифик yükümlülükler
• Hassas verilerin yapay zeka kullanım durumlarına eşleştirilmesi
• Kıtaslararası, günlük kayıt ve üçüncü taraf maruziyet risklerinin tespit edilmesi

Veri, İstemler (Prompts) ve Günlük Kayıtların Yönetişimi

• İstem yönetimi ve kabul edilebilir kullanım sınırları
• İstemler, yanıtlar ve meta veri için günlük kayıt politikaları
• Saklama, maskeleyici (redaction), gizleme ve erişim kontrolü uygulamaları
• Alıştırma: Yönetişim açıkları için bir yapay zeka veri akışının gözden geçirilmesi

Model Barındırma ve Çıkarım Ortamı Seçenekleri

• Genel API, özel bulut, yerinde (on-premise) ve hibrit dağıtım seçenekleri
• Modellerin nerede çalıştırılması gerektiğine karar verirken dikkate alınan faktörler
• Kontrol, güvenlik, maliyet ve operasyonel mülkiyet arasındaki trade-off'ler

Tedarikçi Bağımlılığı ve Taşınabilirlik

• Modeller, araçlar ve platformlardaki yaygın bağlılık desenleri
• Modüler mimari, açık arayüzler ve net sözleşmeler yoluyla taşınabilirlik
• Egemenlik kriterlerine göre bir tedarikçi değerlendirmesi

Yönetişim Modeli ve Aksiyon Planlaması

• IT, güvenlik, hukuk ve uyumluluk arasında roller ve sorumluluklar
• Kullanım durumları, modeller ve operasyonel değişiklikler için onay iş akışları
• Denetlenebilirlik, izleme ve olay müdahalesi beklentileri
• Uygulamalı bir egemen yapay zeka yol haritasının oluşturulması ve sonraki adımlar