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 데이터 변경부터 산업 기계 신호까지, 자동화되는 운영환경에서 발생한 사건을 추적 가능하고 검증 가능한 proof로 바꿉니다.

Truthound Depot은 merge, release, rollback 전에 AI 요약, 위험 메모, reviewer checklist, diff, gate 결과를 한 화면에 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?

Metadata diff, fingerprint, reference, gate result, reviewer decision, approval, AI summary, release tag를 저장해야 합니다.

AI evaluation에는 어떤 도움이 되나요?

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