- 法的目的、同意、アクセス、保持を確認する
- 結果が存在する前に基準が存在したことを確認する
- 禁止または不完全な使用をブロック
03 / 整合性
すべての結論は、それを生み出した経路を保持します。
誰がどのポリシーに基づき、どの証拠を用い、どのモデルの支援を受け、類似する事例がどのように扱われ、その後どうなったのか——すべてバージョン管理され、権限付きで、帰属可能かつタイムスタンプ付きです。
プライベートアルファに参加する意思決定グラフ
返答できるレコード。
各オブジェクトは、重要な判断を最終スコアに平坦化することなく、出所、ポリシー、権限、時間、所有権を保持します。
- ポリシー
- 法的目的、適用される規則、および禁止されている用途。
- 意思決定事例
- 重要な意思決定に関する完全で独立した記録。
- 件名
- 影響を受ける本人の明示的な権利とデータアクセス権限。
- 基準
- 結果よりも先に定義された、関連性のある観測可能な基準。
- 証拠
- 出典付きの成果物、観察結果、アウトカム、またはテレメトリイベント。
- コンテキスト
- 機会または制約を説明できる、同意された条件。
- レビュアー
- 役割、トレーニング、コンフリクト、キャリブレーション履歴を持つ人間。
- 評価
- 証拠と不確実性を含む、基準レベルでの判断。
- モデル実行
- バージョン管理されたAIの入力、出力、プロンプト、プロバイダー、およびトレース。
- 公平性テスト
- 文書化された指標、コホート、閾値、解釈。
- 意思決定
- 責任ある成果、根拠、所有者、およびレビュー日。
- 上訴
- ステータス、救済措置、最終回答を含む修正または異議申し立て。
AI レビューボード
専門エージェントがケースに挑戦します。結果は人間が責任を持ちます。
単一のモデルに無制限の権限は与えられません。エージェントは狭い役割、明確な入力、厳格な境界線、予算、トレース、エスカレーション・ルールを持ちます。意見が対立した場合は、責任ある別の担当者にケースが回されます。
- 各項目を関連する基準にリンク
- 観察、伝聞、推論、事実を分離する
- 欠落、古さ、矛盾のあるサポートのFLAG
- 曖昧さ、性格に基づくコード化、不平等な言語を検出するためのテスト
- 類似のレビュー済み事例と比較する「COMPARE」基準
- 証拠または第2の人間審査をリクエスト
- コホート間で結果とエラー率を測定する
- 正当な文書化された基準の場合のみコントロール
- 個人を特定できる情報を開示せずにパターンをエスカレーションする
- 禁止機能および自律性の境界を強制する
- LOGモデル、プロンプト、入力、出力、信頼度
- ドリフト、インシデント、または監督不足に対して一時停止
- 平易な言語で証拠マップを生成する
- 省略、不確実性、利用可能な修正パスを表示する
- 異議申し立てを独立した責任ある人間にルーティングする
整合性ループ
公平性は監視されるプロセスであり、一度限りの監査ではありません。
ポリシー、レビュアー、モデル、人口動態は変化します。不変の履歴記録により、起きたことを静かに書き換えることなく学ぶことが可能になります。
- 01
定義する
目的、基準、証拠、権利、禁止要因を設定する
- 02
観察
関連する事実と同意された文脈を、暗黙の推論なしで収集します。
- 03
レビュー
検証可能な証拠によって支えられた、基準レベルの人間判断を必要とする。
- 04
挑戦
独立したAIチェック、コホートテスト、レビュアーの調整を実行します。
- 05
決定する
特定の人間に責任を持たせ、AIがその判断にどのように影響したかを公開する。
- 06
学ぶ
異議申し立てを解決し、成果物を監視し、歴史を書き換えることなくポリシーを改善する。
測定システム
公平性を多角的に測定する
すべてのダッシュボードは、表示されている内容の背後にある対象集団、法的根拠、指標、不確実性、サンプル制限、およびアクション閾値を明示します。
- 証拠のカバレッジ
- 意思決定が関連する最新のエビデンスによってどの程度支えられているか。
- レビュアーのばらつき
- 審査員、場所、時間を通じて結果がどのように変化するか。
- 条件付き不均衡
- 類似する事例がコホート間で異なる扱いを受けているかどうか。
- エラーパリティ
- 実地検証が可能になった際の、偽陽性と偽陰性の差異。
- 上訴の品質
- 上訴へのアクセス、是正率、覆された理由、および救済までの時間。
- 成果の有効性
- その決定が意図して支援しようとした正当な結果を予測しているかどうか。
- プロセスの尊厳
- 影響を受ける人々が結果を理解し、記録を訂正できると感じているかどうか。
- 運用上の価値
- レビュー時間、手戻り、法的リスク、不整合、回避可能な繰り返しコストを確認します。
運用モデル
重要インフラのように意思決定を統治する。
自動化をミッションとポリシーに合わせ、すべての行動を追跡し、システム証拠と人間の文脈を結びつけ、個人を監視するのではなくシステムを改善します。
ミッション → 方針 → ケース → 審査 → 決定
各エージェントには定義された役割、予算、承認境界、トレースがあります。人間は作業を一時停止、上書き、再割り当て、または終了できます。
証拠は「何を」説明し、人々は「なぜ」を説明するのに役立ちます。
運用データは同意された定性的な文脈と出会い、個人をランキングするのではなく、コホ全体の改善に焦点を当てます。
役割 → 目標 → フィードバック → 成長に関する意思決定。
組織構造と成果を同期させ、意思決定の由来、独立した異議申立て、および上訴権を追加します。
交渉の余地のない境界線
責任あるAIはポリシーページではなく、プロダクトの一部です。
雇用および教育AIは基本的人権に影響を与える可能性があります。BiasFromは、初日から高リスクインフラとして設計されています。
- 顔、名前、声、アクセント、または行動から保護特性、ストレス、性格、または感情を推測します。
- 職場や学校で感情認識を使用する。
- 採用、解雇、昇進、採点、免許付与、または異議申立て却下を自動的に行う。
- 秘密の種族、国籍、障害、または移民ステータスの乗数を適用する。
- AIがレビューに与えた影響について、いつ・どのように行ったかを従業員に通知します。
- 基準、関連証拠、不確実性、モデルのバージョン、責任所有者を可視化する。
- 修正、アクセシビリティ、独立したレビュー、そして意味のある異議申し立てを提供します。
- 公開前にサブグループのパフォーマンスをテストし、デプロイ後も継続的に監視します。
欧州委員会は、雇用および試験採点に使用されるAIをハイリスクと分類し、職場や教育における感情認識や特定の生体認証カテゴリー化を含む用途を禁止しています。BiasFromはこれらの制御を上回る必要があります。詳細は「」をご覧ください。 EU AI法概要.
カテゴリ戦略
一つのパイオニアレビューから始め、すべてのレビューの整合性レイヤーになりましょう。
再現可能なワークフローを1つ証明し、測定可能な成果で信頼を獲得してから、同じグラフと保証システムを隣接市場へ展開します。
パフォーマンスレビューの整合性
オープンな役割アーキテクチャ、目標の系譜、証拠、任意のウェルビーイングパルス、フィードバックの品質、キャリブレーション、意思決定記録、および従業員の異議申し立て。
グローバル評価整合性ネットワーク
候補者パスポート、マーカーキャリブレーション、オフラインエビデンス、現地語での説明、独立した異議申立て、規制当局対応の保証。
意思決定整合性ネットワーク
人間とAIが重要な決定を共同で行う組織向けの、ポリシー、証拠、エージェント、公平性、Appeal、監査API。
ビルド基準
意思決定の影響を受ける人物は、データポイントではなく参加者です。
証拠は検証が容易で、文脈への貢献は安全であり、期待は整合性があり、AIは可視化され、専門知識なしで異議申し立てが可能です。
プライベートアルファ
次の決定に説明責任を持たせる。
製品プレビュー、調査への招待、早期アクセスの機会に参加。BiasFromのアップデートのみ。
一つのアドレス。無関係なキャンペーンはありません。