合规卡：面向复杂AI供应链的欧盟AI法规合规分析
人工智能
2024-09-16 v2
摘要
随着AI供应链变得越来越复杂，AI系统和模型越来越可能包含来自多个内部或外部来源的组件，如数据集和(预训练)模型。在这种情况下，确定聚合AI系统或模型是否符合欧盟AI法规(AIA)需要一个多步骤的过程，其中关于AI系统或模型以及所有组件部件的合规相关信息需要：(1) 收集，可能来自多个独立的来源；(2) 如有必要进行标准化；(3) 输入到一种分析中，以跨越所有信息并为合规预测提供答案。由于该过程极其复杂且耗时，它会加重AI提供者(即开发者)有限的合规资源，这些资源承担了AIA合规的大部分责任。它还使许多AI开发场景中需要快速或实时合规分析的情形难以实现。为了解决这些问题，我们引入了一个用于在复杂AI供应链中自动化提供方侧AIA合规分析的完整系统。该系统具有两个关键要素。第一个是一组计算性、多利益相关者透明度制品，捕获关于：(1) 提供方的整体AI系统或模型；以及(2) 作为组件的 数据集和预训练模型的AIA特定元数据。第二个是一个算法，跨越所有制品，为聚合AI系统或模型是否符合AIA提供实时预测。总体而言，该系统有望显著促进和民主化提供方侧AIA合规分析(或通过延伸，可能是提供方侧AIA合规)。
引用
@article{arxiv.2406.14758,
title = {Compliance Cards: Automated EU AI Act Compliance Analyses amidst a Complex AI Supply Chain},
author = {Bill Marino and Yaqub Chaudhary and Yulu Pi and Rui-Jie Yew and Preslav Aleksandrov and Carwyn Rahman and William F. Shen and Isaac Robinson and Nicholas D. Lane},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14758},
year = {2024}
}