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Testes adversariais
Apresentamos de forma concisa Testes adversariais, sua relação com AI confiável, os pontos a considerar e as condições que precisam ser confirmadas.
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AI confiável
Testes adversariais
Apresentamos de forma concisa Testes adversariais, sua relação com AI confiável, os pontos a considerar e as condições que precisam ser confirmadas.
Escopo de aplicação
Em Testes adversariais, definimos o escopo de aplicação a partir do objetivo e das restrições e esclarecemos antecipadamente as condições em que não deve ser usado. Mantemos a relação com AI confiável e apresentamos o conteúdo de forma que os motivos das decisões possam ser verificados.
Decisões de projeto
Em Testes adversariais, não fixamos modelos nem infraestrutura: separamos dados, conexões e monitoramento e registramos os motivos das escolhas. Mantemos a relação com AI confiável e apresentamos o conteúdo de forma que os motivos das decisões possam ser verificados.
Forma de validação
Em Testes adversariais, preparamos entradas e critérios reproduzíveis e verificamos o comportamento, inclusive nos casos de falha. Mantemos a relação com AI confiável e apresentamos o conteúdo de forma que os motivos das decisões possam ser verificados.
Verificações durante a operação
Em Testes adversariais, acompanhamos o histórico de alterações, as mudanças de qualidade e o uso, mantendo caminhos de reversão quando necessários. Mantemos a relação com AI confiável e apresentamos o conteúdo de forma que os motivos das decisões possam ser verificados.
Decisão humana
Em Testes adversariais, não deixamos decisões importantes apenas a cargo da automação: definimos responsáveis e pontos de verificação. Mantemos a relação com AI confiável e apresentamos o conteúdo de forma que os motivos das decisões possam ser verificados.