Os sistemas de IA são de natureza sócio-técnica, o que significa que são um produto dos complexos fatores humanos, organizacionais e técnicos envolvidos em seu design, desenvolvimento e uso.Eles podem fazê-lo definindo vocabulários comuns, estabelecendo as características sociotécnicas da IA confiável e desenvolvendo métricas e bancos de teste para validar, verificar e avaliar os sistemas de IA.Lançamentos recentes de poderosos modelos de grandes idiomas demonstram que as tecnologias de IA estão avançando muito mais rápido que os padrões, benchmarks, políticas, governança ou mecanismos de prestação de contas necessários para mantê -los confiáveis.As organizações já estão usando a estrutura e o trabalho já começou com orientação, incluindo ‘perfis’, que ilustram como organizações ou setores inteiros podem usar o AI RMF.Também lançamos o Centro de Recursos AI confiáveis e responsáveis do NIST, um balcão único para conteúdo fundamental, documentos técnicos e kits de ferramentas de IA.
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