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AI 供应商评估：证据、依赖关系和退出条件
用于测试实际质量、验证数据流和保留实用退出选项的选择框架。
已更新 · 2 min
本指南有助于实现的目标
- 通过典型案例比较供应商。
- 公开数据流和子处理器。
- 监控服务变更。
- 在依赖关系出现之前测试导出和替换。
快速检查
- 实际需要什么业务成果？
- 哪些数据会离开系统？
- 是否测试了限制条件，还是仅仅列出了限制条件？
- 谁负责通知模型变更？
- 该服务是否可以导出和替换？
分步指南
- 1
框架需求和禁止用途
描述任务、用户、决策级别、错误后果以及服务范围之外的情况。 在确定需求之前，请勿选择解决方案。
交付成果：用途、风险和所有者简报。
- 2
映射数据和依赖关系
列出输入、输出、日志、位置、保留期限、可能的培训、子处理器、模型和关键组件。
交付成果：数据流和服务链图。
- 3
要求提供可验证的证据
请求提供相关的架构、适用的策略、报告、事件处理流程、连续性、变更历史和已知限制。 为每一项注明日期。
交付成果：证据文件和未确认区域。
- 4
测试您的案例
构建一个版本化的案例集，涵盖常见案例、敏感案例、模糊案例、对抗性案例和无法回答的案例。 衡量质量、稳定性、避免率、延迟和成本。
交付成果：可比结果和阈值。
- 5
控制操作和变更
定义访问权限、监控、必要日志、人工验证、通知、重新评估权限和回归处理。
交付成果：生产控制计划。
- 6
演练退出流程
在服务变得不可或缺之前，测试数据和配置的导出、删除、替换、连续性和迁移时间。
交付成果：已执行的退出方案。
虚构示例
示例情境
使用同一组匿名化的真实请求（包括代价高昂的错误和无法解答的情况）比较两个 AI 解决方案。 将有关数据、模型变更和退出的声明与过时的证据进行匹配。
决策及预期证据
选择取决于案例类型、生产监督负责人以及实际尝试过的导出结果。
管理指标
| 指标 | 衡量内容 | 首要行动 |
|---|---|---|
| 已接受案例 | 高于定义阈值的代表性案例 | 拒绝掩盖风险的平均值 |
| 已验证声明 | 与过时证据相关的承诺 | 限定未经证实的声明 |
| 已评估变更 | 在同一协议上重放版本 | 阻止关键回归 |
| 可逆性 | 资产可导出并在其他地方恢复 | 测试剩余依赖项 |
常见错误
- 仅比较销售演示
- 接受无范围的认证名称
- 忽略静默服务变更
- 部署后协商退出
常见问题解答
供应商问卷就足够了吗？
不够。它构建了收集框架，但关键点需要文档、测试、条款和符合上下文的检查。
是否必须披露确切的模型？
您主要需要了解影响您使用的功能、限制、变更和责任。 风险越高，所需细节就越多。
何时应测试可逆性？
在做出承诺之前和重大变更之后。 未经测试的退出条款仍然是一种假设。
官方参考文献
参考文献支持该方法。 请根据您的实际情况调整检查；它们并非认证。 原始参考文献标题和源文档可能使用其他语言。
