کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act: Navigating the EU Regulatory Requirements (راهنمای مهندس هوش مصنوعی برای انطباق با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا: مسیریابی در الزامات نظارتی اتحادیه اروپا) یک راهنمای عملی برای مهندسان هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان، و متخصصان فناوری است که می‌خواهند از انطباق سیستم‌های هوش مصنوعی خود با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) اطمینان حاصل کنند.
این کتاب به صورت تخصصی به جنبه‌های فنی و عملی این قانون می‌پردازد و به خوانندگان کمک می‌کند تا پیچیدگی‌های مربوط به دسته‌بندی ریسک (مانند هوش مصنوعی با ریسک بالا)، الزامات شفافیت، حفظ حریم خصوصی، امنیت سایبری، و حاکمیت داده‌ها را در پروژه‌های هوش مصنوعی خود درک و پیاده‌سازی کنند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act:
قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) که در اوت ۲۰۲۴ به‌طور کامل اجرایی شد، نقطه عطفی در مسیر تنظیم مقررات جهانی برای هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود. این قانون به‌عنوان نخستین چارچوب قانونی جامع برای هوش مصنوعی، هدفی روشن دارد: تقویت نوآوری و توسعه درون اتحادیه اروپا، در عین حال که به‌طور مؤثر خطرات بالقوه سیستم‌های هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد. این قانون بلندپروازانه، یک چارچوب حقوقی یکنواخت را برای توسعه، عرضه در بازار، راه‌اندازی و استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در سراسر اتحادیه اروپا ایجاد می‌کند.
در نگاه اول، حرکت در میان پیچیدگی‌های قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا ممکن است وظیفه‌ای صرفاً برای تیم‌های حقوقی و کارشناسان سیاست‌گذاری به‌نظر برسد. این قانون حقیقتاً پیچیده است؛ شامل ۱۱۳ ماده که به مسائل فنی پیشرفته می‌پردازند، به همراه ۱۳ پیوست برای توضیح جزئیات اجرایی و ۱۸۰ مقدمه (بیانیه‌های مقدمه‌ای برای ارائه زمینه و راهنمایی در تفسیر). با این حال، همان‌طور که الزامات عملی این قانون نشان می‌دهد، دستیابی به انطباق با این قانون و حفظ آن، در اصل یک مسئله مهندسی است. این پیام اصلی این کتاب است.
عملیاتی‌سازی انطباق با قانون EU AI فراتر از تفسیر حقوقی صرف است. این کار مستلزم تعریف نقش‌ها، فرایندها، ساختارها و شیوه‌های مهندسی هوش مصنوعی است. برای نمونه، انطباق پس از عرضه به بازار، مستقیماً نیازمند اجرای شیوه‌های MLOps (عملیات یادگیری ماشین) مانند پایش و هشداردهی است. دستیابی موفق به انطباق با قانون AI مستلزم درک طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی است.
انطباق، مُهری حقوقی نیست که در پایان چرخه توسعه زده شود، بلکه فرایندی مستمر است که باید از آغاز در هسته‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی مهندسی شود. پایه‌ریزی این قانون بر مبنای مفهوم «هوش مصنوعی قابل اعتماد»، سیستم‌هایی را الزامی می‌کند که در طول چرخه عمر خود قانونی، اخلاقی و مقاوم باشند. این به معنای گنجاندن مستقیم جنبه‌های اخلاقی و انطباقی در فرآیند توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی است.
این کتاب راهنمای شماست برای پرداختن به انطباق با قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا، به‌عنوان یک چالش مهندسی. ما روش‌ها و چارچوب‌های عملی گوناگونی را بررسی خواهیم کرد، از جمله:
مهندسی هوش مصنوعی (AI Engineering)
به معنای به‌کارگیری اصول مهندسی نرم‌افزار در کل چرخه عمر سیستم‌های هوش مصنوعی، از طراحی و توسعه گرفته تا استقرار و نگهداری.
CRISP-ML(Q)
یک فرآیند ساختاریافته برای توسعه یادگیری ماشین است که الگویی برای طراحی، توسعه و نگهداری سیستم‌های هوش مصنوعی با در نظر گرفتن انطباق ارائه می‌دهد. تأکید آن بر تضمین کیفیت و مدیریت ریسک مستمر در طول چرخه عمر هوش مصنوعی، مستقیماً با رویکرد مبتنی بر ریسک قانون AI همراستا است.
CRISP-ML(Q) مستلزم مستندسازی کل فرآیند توسعه، از جمله اقدامات مدیریت ریسک است که برای برآورده‌سازی الزامات مستندسازی فنی و شفافیت این قانون حیاتی است.
MLOps Stack Canvas
چارچوبی جامع و عملیاتی است که برای راهنمایی سازمان‌ها در طراحی و مدیریت زیرساخت‌های عملیات یادگیری ماشین ایجاد شده است. این بوم (Canvas) حول سه حوزه اصلی سازمان یافته است: مدیریت داده و کد، مدیریت مدل، و مدیریت فراداده (Metadata). این چارچوب دیدی جامع از مؤلفه‌های ضروری برای استقرار موفق یادگیری ماشین ارائه می‌دهد.
با همراستایی با مدل فرایندی CRISP-ML(Q)، بوم MLOps تضمین می‌کند که هر مرحله از چرخه ML – از دریافت و نسخه‌بندی داده تا استقرار مدل و پایش – پوشش داده شود. این چارچوب بر جنبه‌های حیاتی مانند تکرارپذیری، قابلیت اطمینان و کارایی تأکید دارد و به تیم‌ها در برنامه‌ریزی هزینه زیرساخت، انتخاب ابزارهای مناسب و ایجاد جریان‌های کاری مقاوم کمک می‌کند. این بوم به‌عنوان ابزاری راهبردی و عملیاتی، به تسهیل ارتباط میان ذی‌نفعان در کلیه طرح‌های ML و AI در سازمان کمک می‌کند.
SMACTR (دامنه‌بندی، نگاشت، جمع‌آوری مصنوعات، آزمون، بازتاب)
به‌عنوان یک چارچوب حسابرسی داخلی معرفی شده است که برای هدایت پیاده‌سازی عملی توسعه اخلاق‌محور هوش مصنوعی در طول چرخه عمر آن استفاده می‌شود. SMACTR رویکردی پیشگیرانه و فعال برای توسعه AI ترویج می‌دهد.
گنجاندن فرایندهای حسابرسی در مراحل طراحی و توسعه، به مهندسان کمک می‌کند تا پیش از استقرار، ریسک‌های احتمالی را پیش‌بینی و رفع کنند، که کاملاً با تأکید قانون بر کاهش ریسک همسوست. تمرکز SMACTR بر تولید مستندات دقیق در هر مرحله نیز برای پاسخگویی به الزامات مستندسازی فنی در سیستم‌های AI با ریسک بالا ضروری است.
هم‌افزایی میان CRISP-ML(Q) و مهندسی هوش مصنوعی، چارچوبی قدرتمند برای پاسخگویی به الزامات قانون AI اروپا فراهم می‌کند. افزون بر آن، تلفیق SMACTR با متدولوژی CRISP-ML(Q)، فرآیندی مقاوم و قابل حسابرسی برای توسعه مسئولانه سیستم‌های AI ایجاد می‌کند. این ترکیب، امکان مهندسی انطباق را به‌صورت فعال در چرخه ML – از جمع‌آوری داده تا پایش – فراهم می‌سازد، نه آن‌که انطباق را به‌عنوان مرحله‌ای پسینی در نظر بگیرد.
کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act همچنین به نحوه اعمال اصول مهندسی در طبقه‌بندی‌های مختلف ریسک در قانون AI می‌پردازد – شامل ممنوع، پرریسک، ریسک محدود و ریسک پایین. درحالی‌که سیستم‌های پرریسک با سخت‌ترین الزامات مواجه‌اند، ماده ۵۰ قانون، الزامات شفافیتی را برای همه سیستم‌های AI که به‌طور مستقیم با انسان‌ها تعامل دارند، فارغ از سطح ریسک آن‌ها، وضع می‌کند.
این الزامات – مانند اطلاع‌رسانی به کاربران درباره تعامل با AI و نشانه‌گذاری محتوای مصنوعی – نیازمند راهکارهای مهندسی عملی برای انطباق فعال هستند. همراستایی مهندسی AI با SMACTR و CRISP-ML(Q)، رویکردی ساختاریافته و خودکار برای مدیریت چرخه عمر سیستم AI از منظر شفافیت فراهم می‌آورد.
کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act همچنین به چالش‌های خاص هوش مصنوعی‌های عمومی (GPAI) و هوش مصنوعی‌های تولیدی (GenAI) می‌پردازد، که به‌رغم ورود دیرهنگام، نقش مهمی در قانون دارند.
مفهوم عملیات هوش مصنوعی تولیدی (GenAIOps) به‌عنوان امتدادی از اصول سنتی MLOps برای مواجهه با پیچیدگی‌های GPAI و GenAI معرفی می‌شود. اجرای اصول مهندسی AI برای پیاده‌سازی الزامات شفافیتی GPAI و تلفیق CRISP-ML(Q)، SMACTR و GenAIOps برای پیمایش این چشم‌انداز در حال تحول ضروری است.
چه کسانی باید کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act را بخوانند؟
این کتاب برای مهندسان هوش مصنوعی، متخصصان MLOps، دانشمندان داده، مدیران محصول AI و هر کسی که در توسعه و استقرار عملیاتی سیستم‌های AI نقش دارد نوشته شده است. کتاب نشان می‌دهد که چگونه از طریق به‌کارگیری متدولوژی‌های مقاوم، مستندسازی منظم، و ادغام مستمر ملاحظات اخلاقی، تیم‌های AI می‌توانند سیستم‌هایی بسازند که نه تنها از نظر فنی نوآورانه‌اند بلکه به‌طور قابل اثبات، منطبق، قابل اعتماد و همسو با انتظارات اجتماعی هستند.
در این کتاب تلاش شده با ارائه چارچوبی جامع و چک‌لیست‌های عملی، اقدامات مهندسی AI با مواد قانون AI اروپا در طول چرخه CRISP-ML(Q) همراستا شود.
همان‌طور که «فی‌فی لی»، خالق ImageNet و مشهور به «مادرخوانده‌ی AI»، اخیراً گفته است: «هوش مصنوعی بیش از هر زمان دیگری نیاز به چارچوب حکمرانی دارد.» این کتاب بنیان مهندسی عملی لازم برای پیاده‌سازی چنین چارچوبی را ارائه می‌دهد و به متخصصان امکان می‌دهد سیستم‌های قابل اعتماد AI را بسازند که الزامات سختگیرانه قانون اتحادیه اروپا را از طریق اعتبارسنجی تجربی، توسعه آگاه از ریسک و شیوه‌های همکاری‌محور برآورده کنند. این قانون الزامات را تعیین می‌کند، اما این مهندسی است که انطباق را ممکن می‌سازد.
چگونه از کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act استفاده کنیم؟
این کتاب به‌عنوان مرجع برای شما طراحی شده است؛ راهنمایی برای تمرین انطباق فعال با قانون AI اتحادیه اروپا از طریق مهندسی هوش مصنوعی و یکپارچه‌سازی آن با چرخه عمر AI – از جمع‌آوری داده تا پایش. هر فصل مستقل است و ارجاعات مناسب به فصل‌های دیگر دارد. فصول به شرح زیر سازمان یافته‌اند:
فصل ۱: «درک مقررات AI»
پایه‌ای برای فهم قانون AI اتحادیه اروپا و ضرورت سیستم‌های قابل اعتماد ارائه می‌دهد. این فصل هفت الزام اساسی برای ساخت چنین سیستم‌هایی را شرح می‌دهد: عاملیت و نظارت انسانی؛ استحکام فنی و ایمنی؛ حفظ حریم خصوصی و حکمرانی داده؛ شفافیت؛ تنوع، عدم تبعیض و عدالت؛ رفاه اجتماعی و زیست‌محیطی؛ و پاسخگویی. همچنین ساختار قانون، تعاریف، بازیگران کلیدی، طبقه‌بندی ریسک‌ها و جدول زمانی اجرا را توضیح می‌دهد و نمایی کلی از این چارچوب نظارتی مهم ارائه می‌کند.
فصل ۲: «مهندسی AI: کاتالیزور انطباق فعال»
نشان می‌دهد که چگونه ترکیب CRISP-ML(Q) با مهندسی هوش مصنوعی به سازمان‌ها در تحقق الزامات انطباق قانون کمک می‌کند. CRISP-ML(Q) چرخه عمر AI را در مراحل متمایز هدایت می‌کند، مانند آماده‌سازی داده و ارزیابی مدل، در حالی که اصول MLOps شامل خودکارسازی، نسخه‌بندی، آزمون و پایش، زیرساخت عملیاتی برای اطمینان از قابلیت اطمینان، تکرارپذیری و انطباق پیوسته سیستم‌های AI را فراهم می‌کند. همچنین با چارچوب MLOps Stack Canvas آشنا می‌شوید که زیرساخت فنی مورد نیاز را در حوزه‌های داده، کد و مدل تعریف می‌کند تا از انطباق فعالانه پشتیبانی کند.
فصل ۳: «حکمرانی داده و AI و مهندسی هوش مصنوعی»
نقش‌های حیاتی حکمرانی داده و حکمرانی AI را در زمینه قانون AI اتحادیه اروپا شرح می‌دهد. در این فصل یاد می‌گیرید که چگونه می‌توان این مفاهیم حکمرانی را به‌طور عملی در چرخه توسعه سیستم AI ادغام کرد تا سیستم‌هایی قابل اعتماد و منطبق ایجاد شود.
فصل ۴: «ارزیابی سیستم AI و متناسب‌سازی مهندسی AI برای سطوح مختلف ریسک»
بر مراحل اولیه حیاتی تمرکز دارد که سازمان‌ها برای تحقق انطباق با قانون باید طی کنند. شامل ایجاد فهرست سیستم‌های AI موجود و طبقه‌بندی آن‌ها از لحاظ ریسک برای تعیین الزامات مرتبط است. همچنین نقش‌های مختلف سازمان‌ها (ارائه‌دهنده یا به‌کارگیرنده) را توضیح می‌دهد که بر الزامات انطباق تأثیرگذارند.
فصل ۵: «مهندسی AI برای سیستم‌های پرریسک»
راهنمایی جامع برای اجرای الزامات قانون در سیستم‌های AI پرریسک از طریق شیوه‌های مهندسی AI ارائه می‌دهد. این فصل به مواد کلیدی قانون (ماده ۹ تا ۱۵) می‌پردازد و موضوعاتی مانند مدیریت ریسک، حکمرانی داده، مستندسازی، نگهداری سوابق، شفافیت، نظارت انسانی، دقت، استحکام و امنیت را پوشش می‌دهد. می‌آموزید که چگونه الزامات قانونی را به ویژگی‌های کیفی خاص نگاشت دهید و آن‌ها را در چرخه CRISP-ML(Q) ادغام کنید. این فصل نشان می‌دهد چرا مستندسازی و مدیریت فراداده برای نشان دادن انطباق و ایجاد اعتماد حیاتی‌اند.
فصل ۶: «مهندسی AI برای سیستم‌های با ریسک محدود»
نشان می‌دهد چگونه سیستم‌هایی توسعه دهید که الزامات شفافیتی قانون را، که با ارزیابی‌های سختگیرانه انطباق سیستم‌های پرریسک متفاوت است، برآورده کنند. این فصل بر ادغام چارچوب SMACTR با چرخه CRISP-ML(Q) تمرکز دارد. همچنین نقش رو به رشد پلتفرم‌های حکمرانی AI و ابزارهای فنی مختلف را در تسهیل انطباق و استقرار مسئولانه بررسی می‌کند.
فصل ۷: «به‌سوی هوش مصنوعی عمومی و تولیدی قابل اعتماد»
شرح می‌دهد که چگونه قانون قصد دارد نوآوری AI را با کاهش ریسک متوازن سازد. مفاهیمی مانند GPAI و ریسک سیستماتیک معرفی می‌شوند. الزامات شفافیت ویژه GenAI – از جمله اطلاع‌رسانی به کاربران درباره تعامل با AI و نشانه‌گذاری محتوای مصنوعی – و مقررات GPAI – شامل مستندسازی و الزامات مدیریت ریسک برای ارائه‌دهندگان و به‌کارگیرندگان – توضیح داده می‌شود. همچنین با چارچوب GenAIOps آشنا می‌شوید که برای عملیاتی‌سازی جنبه‌های شفافیت و انطباق توسعه و استقرار GenAI، از طریق یکپارچه‌سازی با CRISP-ML(Q) و SMACTR طراحی شده است.
سرفصل‌های کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act:
- Preface
- 1. Understanding the AI Regulations
- 2. AI Engineering: A Proactive Compliance Catalyst
- 3. Data and AI Governance and AI Engineering
- 4. AI System Assessment and Tailoring AI Engineering for Different Risk Levels
- 5. AI Engineering for High-Risk AI Systems
- 6. AI Engineering for Limited-Risk AI Systems
- 7. Toward Trustworthy General-Purpose AI and Generative Al
- A. Designing AI-Powered Applications
- B. Data Products and Data Contracts
- C. The Integration of AI Governance and MLOps
- D. Emerging Roles in Organizations for EU AI Act Compliance
- Index
- About the Author
جهت دانلود کتاب The AI Engineer’s Guide to Surviving the EU AI Act می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.