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人工智能治理與安全

模型註冊路由、斷路器、檢索控制、置信度門控及人工驗收檢查點。

簡明解讀

ESG報告中的人工智能安全需要治理,而非猜測。模型註冊表路由任務到最適合的LLM。斷路器防止級聯故障。檢索準確性門控確保人工智能聲明基於來源條文,而非訓練數據。

技術要求

  • 模型註冊表與路由治理 — 人工智能管道路由任務到最適合的LLM——模型註冊表記錄每個模型的能力、限制和性能指標。
  • 斷路器與故障轉移架構 — 斷路器防止級聯故障——當主模型失敗時,系統自動故障轉移到備份模型,確保服務連續性。
  • 檢索準確性門控閾值 — 檢索準確性門控確保人工智能聲明基於來源條文——低於閾值的檢索結果觸發人工審查。
  • 人工接受檢查點工作流ISSA 5000:每個AI生成的草案都經過人工接受檢查點——審閱者驗證準確性、相關性和完整性。

來源

  1. IFRS S1 §54-59Sources of guidance (Part_A_Standards/IFRS_S1_General_Requirements_for_Disclosure_of_Sustainability-related_Financial_.pdf)
  2. IFRS S2 §27-36Climate metrics and targets (Part_A_Standards/IFRS_S2_Climate-related_Disclosures.pdf)
  3. IFRS S1 §21-24Connected information (Part_A_Standards/IFRS_S1_General_Requirements_for_Disclosure_of_Sustainability-related_Financial_.pdf)
人工智能治理與安全 — IFRS.Report