Compliance, ogni framework incluso

I sistemi di IA ad alto rischio devono registrare eventi che garantiscano la tracciabilità durante l'intero ciclo di vita del sistema.

Come: Ogni evento aiact.model_inference_logged estende la catena di hash a prova di manomissione del tenant. I log sono conservati per almeno 10 anni su storage WORM.

I sistemi di IA ad alto rischio devono supportare un'efficace supervisione umana, inclusa la capacità di intervenire o interrompere il funzionamento.

Come: Ogni override, arresto o correzione dell'operatore è registrato come evento human_oversight_intervention. AuditRails verifica la presenza di questi eventi per ciascun sistema in produzione.

Gli utenti che interagiscono con un sistema di IA devono essere informati del fatto che stanno interagendo con l'IA, a meno che ciò non sia evidente dal contesto.

Come: Ogni informativa mostrata a un utente finale è registrata come evento transparency_disclosure_shown. AuditRails verifica la copertura su tutti i flussi di IA rivolti agli utenti.

I fornitori devono istituire un sistema di monitoraggio post-commercializzazione per valutare la conformità continua.

Come: I segnali di drift, accuratezza e incidenti sul campo vengono trasmessi come voci post_market_monitoring_event. AuditRails conferma la presenza di un flusso continuo.

I fornitori devono segnalare qualsiasi incidente grave o malfunzionamento alle autorità di vigilanza del mercato entro termini rigorosi.

Come: Ogni incidente è registrato come evento serious_incident_logged, con metadati di gravità e di notifica alle autorità. AuditRails evidenzia la copertura dei termini di notifica.