Курс AI Governance: Урок 5.5. Идентификация рисков ИИ
В этом очередном уроке нашего курса по AI Governance мы переходим от теории к практике и осваиваем важный этап управления рисками — их идентификацию. Мы разберем, как методично и системно выявлять полный спектр угроз, связанных с вашими ИИ-системами, выходя далеко за рамки очевидных проблем. Этот урок превратит идентификацию рисков из интуитивного поиска в структурированный и воспроизводимый процесс, гарантируя, что ни одна критическая угроза не останется незамеченной. В этом уроке вы научитесь: Понимать роль идентификации как фундаментального шага в жизненном цикле управления рисками ИИ. Формировать сбалансированную кросс-функциональную команду с помощью практической трёхуровневой модели (Основная, Расширенная, Советники). Применять структурированный трёхэтапный подход к поиску рисков: от выбора базового фреймворка до использования продвинутых техник и финальной верификации. Использовать мощные методики, такие как Pre-Mortem, Data Journey Mapping (Картирование пути данных), Black-Box Decomposition и Fishbone Diagram (Диаграмма Исикавы), для выявления скрытых, междисциплинарных и неочевидных рисков. Проверять полноту вашего списка рисков, сверяясь с отраслевыми стандартами и готовыми репозиториями, такими как MIT AI Risk Repository. Правильно формулировать и документировать риски по формуле «Причина → Событие → Вред», чтобы создать понятный и действенный Реестр рисков. Этот урок предоставляет незаменимые практические навыки для всех участников жизненного цикла ИИ: специалистов по AI Governance, риск-менеджеров, владельцев продуктов, ML-инженеров, специалистов по комплаенсу и бизнес-руководителей. Он вооружит вас инструментами и методологиями для проведения тщательного и эффективного процесса идентификации рисков, который является краеугольным камнем любой надежной программы управления ИИ. 💬 Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram! Обсуждайте уроки, делитесь инсайтами и задавайте вопросы экспертам и единомышленникам в нашем Telegram-канале, посвященном AI Governance. Давайте вместе формировать культуру ответственного использования ИИ. 🔗 Ссылка на Telegram-канал: https://t.me/AIGovernanceRU
Таймкоды: 0:00 - Введение: Идентификация рисков ИИ — первый шаг к управлению 0:41 - Что такое идентификация рисков и её этапы в жизненном цикле 1:43 - Формирование команды и ключевая роль Специалиста по управлению ИИ 3:27 - Возможные участники команды и их обязанности 4:08 - Трёхуровневая модель команды: Основная, Расширенная, Советники 4:54 - Подготовка: Определение объёма и контекста ИИ-системы 6:04 - Трёхэтапный подход к идентификации рисков (модель пирамиды) 6:51 - Этап 1: Выбор фреймворка и систематический поиск 8:10 - Этап 2: Углубленный поиск с помощью техник (Pre-Mortem, Data Journey, Black-Box, Fishbone) 11:27 - Этап 3: Верификация. Проверка по репозиториям (пример: MIT AI Risk Repository) 13:12 - Формулирование и документирование рисков ИИ (формула Причина → Событие → Вред) 15:00 - Бонус-тест для проверки знаний #AIGovernance #УправлениеИИ #ИИРискМенеджмент #AIrisk #AIRiskIdentification #ИдентификацияРисковИИ #AIEthics #AICompliance #ResponsibleAI #AIcourse #AIGovernanceCourse
