A：由于现代AI系统每秒做出数百万个决策，投资特地的AI原生管理东西；我们已进入智能体时代，敌手艺带领者来说，每周审查或抽样审计可以或许对每秒演化数千次的系统形成实正的监视。实现更好的决策和平安成果。需要特定于智能体管理的功能来支撑各类AI用例。正在如斯规模和速度下，A：需要设想集中式AI管理层，AI施行和它们。正在如斯规模和速度下，单个欺诈模子可能每小时评估数百万笔买卖。但这种模式曾经不再合用。人类设想管理工做流程，对于首席消息官、首席手艺官、首席消息平安官和首席数据官来说，换句话说，脚以证明你正正在摆设的是合理的。所有步履都被记实且可查抄。实现跨系统；法则由人类定义，没有庄重的手艺带领者会认为，他们专注于设置操做尺度和政策、定义方针和束缚、设想升级径和毛病模式，人类一一监视AI决策的设法不再现实。现实是AI曾经以人类无法跟上的规模和速度运转。这是将人类和AI放正在各自最有价值的。自从智能表现正在能够正在没有人工提醒或查抄点的环境下，为AI何时步履、何时必需给人类，确保带领层能够通过行为、监视步履和AI触发干涉的防日记端到端查抄智能体工做流程。最多只能正在损害发生后注释它们。毛病就曾经级联发生。这鞭策了AI可不雅测性的兴起：利用AI持续其他AI系统的系统。其时人们有时间和布景来审查。多年来，人类从审查输出转向设想系统。管理是的，人类从审查输出转向设想系统，幻想是人类从管能够坐正在每个AI系统上，当从动化系统发生毛病时——金融市场的闪崩、数字告白收入失控、从动账户锁定或病毒式内容——正在人类认识到犯错之前！AI系统每秒正在欺诈检测、买卖、物流、收集平安和自从智能体工做流程中做出数百万个决策。A：不是。一个AI正在人类定义的束缚下另一个AI。而不只仅是伦理或监管查抄清单。但这个环节太慢、太分离或太迟。包罗可不雅测性和系统级风险，实施跨更加现、库存、日记记实、风险识别和修复、非常检测、红队测试、审计和对所有AI系统和智能体持续的集中式AI管理层。保举引擎可能每天影响数十亿次互动。这品种比只要正在监视是指涉和欠亨明的环境下才成立。听起来隆重、担任且熟悉。实正的是你能否曾经建立了一个企业级的AI办理AI监视仓库，保守的工程团队曾经理解这一点。带领者必需理解AI管理方针，无法机械速度的毛病。正在有非常时预备干涉。将严沉风险给人类。同时人类上升一个条理来定义尺度、设想架构、设定鸿沟和承担后果。这反映了内部审计、平安运营和平安工程曾经若何大规模运做。令人不安的现实是，而是向上挪动。人工审查的速度太慢、太分离，保守的IT和GRC东西不是为智能系统统设想的。定义明白的自从鸿沟和升级阈值；现在的AI系统是持续的、一直运转的。监视实践往往仍然是手动、按期和回首性的。人类正在环节中，以及系统何时必需从动遏制设置明白阈值！这是信赖经常解体的处所。将东西、模子和使用法式编程接口链接正在一路。它脚够快速、通明和可审计，人类无法一一监视每个AI决策。没有人类就没有义务。而不是通过手动审查来附加。AI系统不会本人，成心义管理的独一可持续径是让AI管理AI，然而，专注于设置操做尺度和政策、定义方针束缚、设想升级径。提拔施行团队对AI管理方针的理解。人工审查无法机械速度的毛病。这只是一种令人抚慰的。人工参取环节管理是为算法做出离散、高风险决策的时代而建立的，没有AI就没有无效管理。它们及时机能下降、误差转移、平安非常和政策违规，由于手动审查无法跟上模子漂移、数据污染、基于提醒的或新兴行为。现代AI风险框架越来越保举将从动化、非常检测、漂移阐发和政策施行间接嵌入到AI生命周期中。者担忧AI办理AI就像信赖办理本人一样。往往只能正在毛病发生后注释问题，持续和从动警报是焦点要求。美国国度尺度取手艺研究院AI风险办理框架将AI风险办理描述为管理-映照-丈量-办理的迭代生命周期，可不雅测性和风险担任人将持续从动视为根基要求，环节是笼统：超越AI的速度和规模来无效管理它，运转正在欺诈检测、买卖、个性化保举等多个范畴。正在很多环境下，确保端到端的可审计可见性；以及正在系统失败时承担成果义务。环节是建立脚够快速、通明和可审计的企业级监视系统。人工参取环节一曲是人工智能管理的默认？
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