> tpl_air_013
Yapay Zekâ Sistem Kartı
AB Yapay Zekâ Yasası Madde 13 kapsamında kullanım amacını, operasyonel sınırları, yasaklı kullanım senaryolarını, temel modelleri, devredeki insan (HITL) gözetim mekanizmalarını, kıyaslama değerlendirme kanıtlarını ve bilinen algoritmik hata modlarını ayrıntılandıran kapsamlı yapay zekâ sistemi açıklama ve şeffaflık belgesi.
AB Yapay Zekâ Yasası Madde 13 kapsamında kullanım amacını, yasaklı senaryoları, insan gözetimini ve güvenlik limitlerini ayrıntılandıran kapsamlı sistem şeffaflık kartı.
Önemli Teknik Doküman Şablonu ve Hukuki Uyarı
TinyCTO.tv Teknik Doküman Şablon Bildirimi: Bu şablon genel eğitim ve operasyon amaçlı bir başlangıç materyalidir. Hukuki, vergisel, muhasebesel, yatırım, satın alma, mevzuat, güvenlik veya sertifikasyon danışmanlığı değildir. Gereklilikler ülkeye, kuruma, sözleşmeye ve riske göre değişir. Kullanmadan önce yetkin uzmanlarla gözden geçirip uyarlayın.
Çözülen Üretim Problemi
Kurumlar üretken yapay zekâ uygulamalarını hiçbir kullanıcı şeffaflığı veya dokümantasyonu olmadan canlıya alır; bu da operatörlerin hata modlarından habersiz kalmasına ve küresel yapay zekâ yasaları karşısında ağır yaptırımlara yol açar.
Ne Zaman Kullanılmalı?
- •Kullanıcılar ve dağıtıcılar için AB Yapay Zekâ Yasası Madde 13 kapsamında zorunlu sistem şeffaflık dokümantasyonunu yayınlarken
- •Operasyonel sınırları, onaylı istemleri ve kesinlikle yasaklanmış kapsam dışı kullanım senaryolarını belgelerken
- •Operasyon ekiplerine devredeki insan (HITL) eskalasyon protokollerini ve bilinen teknik hata modlarını açıklarken
Ne Zaman Kullanılmamalı?
- •Uygulama bağlamı olmayan ham bileşen düzeyindeki tekil model kartlarında (TPL-AIM-021 kullanın)
- •Üst düzey kurumsal risk iştahı ve tolerans beyanlarında (TPL-GOV-004 kullanın)
5 Şablon Bölümü ve Yapısal İskelet
Sistem özeti, iş gerekçesi, hedef kullanıcı kitleleri ve kullanıcı arayüzü, orkestratör ve modelleri bağlayan mimari diyagram.
İzin verilmeyen kullanım senaryolarının listesi: otonom hukuki tavsiye, denetimsiz finansal işlemler, biyometrik çıkarım veya yanıltıcı etkileşimler.
Tüm temel modellerin, parametre sayılarının, geri getirme hatlarının (vektör veri tabanı, metin bölme) ve sisteme bağlı dış API araçlarının listesi.
Devredeki insan inceleme kuyrukları, kararı geçersiz kılma yetkisi, geri bildirim butonları ve acil durum devre kesicileri için operasyonel protokoller.
Yük altında halüsinasyon sıklıkları, kıyaslama puanları, uç durum duyarlılıkları ve yanlılık denetim bulgularının şeffaf raporlanması.
Doldurma ve Uygulama Yönergeleri
Bağımsız İnceleme ve Onay Kontrol Listesi
- Tüm zorunlu bölümler dolduruldu
- Gizli anahtar veya parola içermiyor
- Yönetici sponsor onayı alındı
Yapay Zekâ Sistem Kartı - Örnek Vaka Analizi
Örnek Organizasyon: Kurumsal Sağlık Klinik Araştırma Hasta Eşleştirme Yapay Zekâ Sistem Kartı
Kurumsal Sağlık Klinik Araştırma Hasta Eşleştirme Yapay Zekâ Sistem Kartı için eksiksiz operasyonel uygulamayı gösteren gerçek dünya vaka analizi.
- •Onkolog klinik araştırma asistanı için AB Yapay Zekâ Yasası Madde 13 şeffaflık kartı yayınlandı
- •Devredeki insan gereksinimi açıkça belgelendi: iki onkoloğun elektronik imzası olmadan hiçbir hasta araştırmaya dahil edilemez
- •Bilinen sınırlar açıklandı: nadir pediatrik genetik mutasyonlarda %4,2 yanlış pozitif dışlama oranı ve azaltma rehberleri belirtildi
Sıkça Sorulan Sorular
Bir Model Kartı ile bir Yapay Zekâ Sistem Kartı arasındaki ayrım nedir?
Model Kartı yalıtılmış bir makine öğrenimi model kontrol noktasını (örn. Llama 3 70B ağırlıkları, eğitim kaybı, tokenleştirici) belgeler. Yapay Zekâ Sistem Kartı ise kullanıcı arayüzü, istem orkestrasyonu, vektör geri getirme (RAG), dış araç izinleri, güvenlik korkulukları ve insan gözetim prosedürlerini içeren tüm entegre kurumsal çözümü belgeler.
AB Yapay Zekâ Yasası Madde 13 neden dağıtıcılar için Yapay Zekâ Sistem Kartını zorunlu kılar?
Madde 13, yüksek riskli ve üretken sistemlerin teknik yeteneklerini, öngörülebilir risklerini, operasyonel sınırlarını ve bakım gereksinimlerini dağıtıcıların tam olarak anlayabilmesi ve sistemi güvenli işletebilmesi için açıklayıcı kılavuzlarla sunulmasını şart koşar.
Bilinen sistem sınırları ve halüsinasyonlar kullanıcılara nasıl iletilmelidir?
Açıklamalar somut ve uygulanabilir olmalıdır. "Yapay zekâ hata yapabilir" gibi genel uyarılar yerine kesin hata modları belirtilmelidir: "Model çok para birimli finansal tabloları ayrıştırırken %8 hata oranına sahiptir; tüm kur dönüşümleri muhasebe personeli tarafından manuel doğrulanmalıdır."
Teknik Doküman Şablon Paketi
Giriş GerekliTüm boş şablonları, işlenmiş senaryoları ve doğrulama manifestolarını tek bir arşivde indirin.
Yetkili Standartlar ve Kaynaklar
- EU AI Act: Article 13 Transparency and Provision of Information to DeployersEuropean Union • OFFICIAL REQUIREMENT
- Model Cards for Model Reporting (Mitchell et al., 2019)Google Research / ACM FAT* • OFFICIAL REQUIREMENT
- NIST AI Risk Management Framework: Measure 2.6 System DocumentationNIST • OFFICIAL REQUIREMENT