プライバシー

プライバシーでは、モデルや基盤を固定せず、データ、接続、監視を分離して選択理由を残します。信頼できるAIとのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。

プライバシーでは、再現可能な入力と基準を用意し、失敗例を含めて挙動を確認します。信頼できるAIとのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。

プライバシーでは、変更履歴、品質の変化、利用状況を追い、必要な差し戻し経路を持たせます。信頼できるAIとのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。

プライバシーでは、重要な判断を自動化だけに委ねず、責任者と確認点を設計します。信頼できるAIとのつながりを保ち、判断理由を確認できる形にします。