APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 499 302-34-17

NIST опубликовал обновленные проектные рекомендации по использованию ИИ в системах идентификации

Национальный институт стандартов и технологий (NIST) представил обновленный проект руководства по использованию ИИ и машинного обучения в системах идентификации, акцентируя внимание на важности управления рисками и предотвращения предвзятости.

На 21 августа 2024 года NIST выпустил второй проект своих цифровых идентификационных рекомендаций. Он предлагает федеральным агентствам структуру для проверки идентичности и аутентификации сотрудников и подрядчиков. Основное внимание уделяется управлению рисками и протоколам аутентификации, а также новым требованиям к использованию ИИ и машинного обучения.

Важным нововведением стал раздел, посвященный ИИ, который описывает, как технологии могут использоваться для проверки подлинности документов. Также установлены три ключевых требования: документирование использования ИИ, раскрытие методов обучения моделей и внедрение рамок управления рисками ИИ.

NIST принимает комментарии к проекту до 7 октября 2024 года, и заинтересованные стороны должны подготовиться к его внедрению.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

С развитием искусственного интеллекта появляются технологии, позволяющие создавать чат-ботов, имитирующих ушедших близких. Это вызывает споры о правомерности и этичности таких решений.
Nutanix Cloud Platform предлагает гибридное облачное решение, объединяющее простоту публичного облака и контроль локальных систем, что позволяет повысить эффективность и готовность IT-инфраструктуры к будущим вызовам.
Технологии машинного обучения меняют подход к анализу отзывов студентов, позволяя образовательным учреждениям быстрее и точнее обрабатывать качественные данные.
Написать нам