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合规 - 道德标准

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Where to look?
产品区域 | 位置
好是什么样子?
模式
Einstein | 设计标准✅ 生成式响应始终识别 AI 模型使用的数据源
Einstein | 设计标准✅ 已记录可用于/不可用于提示引擎错误的数据集
Einstein | 设计标准✅ 机器人和生成式 AI 响应向用户明确识别
Einstein | 设计标准✅ 必须为用户识别 AI 的点被明确界定
Einstein | 设计标准✅ 明确定义了何时及如何使用生成式 AI 免责声明的标准
Einstein | 设计标准✅ 对于如何在 AI 解决方案设计中记录人员参与点存在明确要求
Einstein | 设计标准✅ 没有人为参与点,没有生成式响应直接发送到最终用户
Einstein | 设计标准✅ AI 解决方案设计中存在记录直接和间接反馈路径的标准
Einstein | 设计标准✅ AI 应用程序的策略和批准的用例清晰易懂
Einstein | 设计标准✅ 已记录聊天机器人消息传递和对话流的标准
Einstein | 文档✅ 涉及 AI 功能的配置和自定义文档包含所有流程逻辑的详细描述,并存储在法律团队或审计员可以访问的中心位置
Einstein | 文档✅ 驱动预测和推荐的模型被清楚地记录下来,包括任何适用的数据段
Einstein | 文档✅ 对话逻辑和聊天机器人消息被完整记录
Einstein | 文档✅ 流程到位,以监控贵组织的 AI 模型的数据漂移、公平和偏见分数的变化、准确性和稳健性
Einstein | 文档✅ 为所有 AI 流程使用的训练、评估和测试数据保留描述
Einstein | 文档✅ 为任何 AI 相关数据清理保留描述,以及偏见测试、相关结果和性能/准确性分数(例如,F1 分数)
Einstein | 组织✅ 提示模板的质量测试 提示模板被测试,这些测试的结果记录了提示模板响应的相关性、完整性、风格/语气、事实准确性、一致性、毒性和偏见
Einstein | 组织✅ 生成式 AI 用作人类的助手 当从生成式 AI 开始时,请确保有一个“人类在舵 ” , 谁可以查看回答的准确性和实用性。
Einstein | 组织✅ AI 模型使用您 Trust 的数据上下文使用零方(由客户直接提供)或第一方(根据客户与业务的互动收集)数据提供给生成 AI

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Where to look?
产品区域 | 位置
好是什么样子?
模式
平台 | 设计标准✅ 标准包含受公司政策影响领域的明确指导
平台 | 文档✅ 配置和自定义的文档包括对支持的公司值的引用
平台 | 组织✅ 受公司策略相关合规性约束的所有对象和字段都配置了合规性分类、数据所有者、数据灵敏性级别和字段使用情况

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要避免什么?
反模式
Einstein | 设计标准生成式响应不会识别 AI 模型使用的数据源
Einstein | 设计标准机器人和生成式 AI 响应未向用户识别
Einstein | 设计标准生成式响应直接发送到最终用户,无需人工参与
Einstein | 设计标准用于提示工程的数据集未记录
Einstein | 设计标准⚠ 没有记录 AI 解决方案设计中人员参与点的要求
Einstein | 设计标准设计标准未指明必须向用户识别 AI 的点
Einstein | 设计标准缺少有关生成式响应的免责声明
Einstein | 设计标准没有记录 AI 解决方案设计的直接和间接反馈路径的标准
Einstein | 设计标准设计标准不存在或不包含明确的策略和批准的 AI 应用程序用例
Einstein | 设计标准聊天机器人消息传递和对话设计的明确标准不存在(但正在使用聊天机器人)
Einstein | 文档AI 监控流程不存在或未记录
Einstein | 文档涉及 AI 功能的配置和自定义文档缺失、不完整或存储在无法访问的位置
Einstein | 文档⚠ 在您的组织中实施预测或推荐,而无需记录他们的模型
Einstein | 文档⚏ 有关用于所有 AI 流程的培训、评估和测试数据的信息不清楚或不可用
Einstein | 文档关于 AI 相关数据清理、偏见测试和结果的信息不清楚或不可用
Einstein | 文档聊天机器人在贵组织中实施,无需消息和对话流文档
Einstein | 提示模板AI 依赖第三方数据 提示模板仅依赖第三方数据,没有任何零或第一方数据

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产品区域 | 位置
要避免什么?
反模式
平台 | 设计标准设计标准不存在,或未对受公司政策约束的领域提供明确指导
平台 | 文档配置和自定义文档不引用公司价值或策略
平台 | 组织⚏ 受公司策略相关合规性约束的对象缺少合规性分类、数据所有者、数据灵敏性级别或字段使用情况的配置