需要解决的问题
算法应用若缺少数据来源、用途限制和评测记录，模型输出将难以解释、复核和持续改进。
AI 算法底座
AI 算法应用底座
围绕授权数据、模型接入、评测观测和人工复核建设可治理的算法基础。
解决方法
记录数据授权与使用场景，通过受控接口接入模型，并把离线评测、运行观测和人工反馈纳入治理流程。
系统组成
算法应用治理的三项任务
登记数据与用途
记录数据来源、授权范围、适用场景和保留要求，为每项算法任务建立可追溯前提。
管理模型接入
约定模型版本、输入输出、调用边界和失败处理，不将接入状态表述为效果验证。
组织评测与复核
用约定样本记录指标、误差类型和人工反馈，为是否进入下一阶段提供依据。
工作路径
交付路径
- 01
界定任务与数据
确认辅助分析目标、允许使用的数据、责任人员和不可接受的使用方式。
- 02
接入并建立评测
在受控环境配置模型接口、版本记录和评测样本，明确通过条件及人工复核节点。
- 03
形成治理交接
汇总评测结果、已知限制和待改进问题，交接版本更新、监测和停用流程。
适用组织与场景
- 数智平台产品团队、数据治理人员及算法应用建设单位
从一个可评测的算法任务开始
说明业务问题、可用数据和人工判断方式，我们先讨论治理与评测范围。