Knowledge / AI Governance

AI Evidence Workflow

AI 리뷰가 데이터셋 승인을 보조하면서 나중에 검사할 수 있는 증거를 남기는 방법입니다.

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정의

AI evidence workflow는 AI가 생성한 리뷰 보조 정보, 규칙 기반 증거, 사람의 승인 기록을 함께 묶는 workflow입니다.

AI 시스템은 사람이 일일이 리뷰하기 어려운 데이터 변경에 의존합니다. 증거가 없으면 어떤 데이터셋 버전이 동작을 바꿨는지, 왜 release가 승인되었는지 설명할 수 없습니다.

Styxis는 맹세, 경계, 도하의 원칙으로 책임을 실행에 연결하고 상태를 구분하며 검증된 변화를 실행으로 전환하는 AX 소프트웨어 회사입니다.

Truthound Depot은 reviewer가 Review Request, Publish, Restore를 결정하기 전에 AI 요약, 위험 메모, checklist, Compare 결과, Validation 결과를 함께 보여줍니다.

AI가 데이터셋 release를 자동 승인해야 하나요?

영향이 큰 workflow에서는 AI가 리뷰를 보조하고, 최종 승격은 gate evidence와 사람의 승인이 통제하는 것이 좋습니다.

어떤 증거를 저장해야 하나요?

Data Version 또는 Source identity, Compare 결과, Validation 결과, reviewer 결정, AI summary, Published Version identity, artifact reference를 저장해야 합니다.

AI evaluation에는 어떤 도움이 되나요?

모델 동작 변화가 어떤 데이터셋 버전, 증거, 승인 경로에서 왔는지 연결할 수 있습니다.