Zapewnij legalność, integralność i pełną kontrolę nad danymi i treściami wykorzystywanymi w modelach AI. Kompleksowy framework, który chroni Twoją organizację przed ryzykiem naruszeń praw autorskich, nieuprawnionym użyciem treści oraz błędami w zasilaniu modeli AI.
Organizacje rozwijające modele AI pracują na danych i treściach pozyskiwanych z wielu źródeł, często w szybkim tempie i bez pełnej przejrzystości pochodzenia. W praktyce oznacza to złożone pytania o legalność datasetów, status prawny tekstów, materiałów wizualnych, kodu czy metadanych oraz zgodność sposobu ich pozyskania z prawem autorskim i licencjami. Jednocześnie partnerzy enterprise i regulatorzy wymagają udokumentowanej transparentności źródeł danych oraz wykazania, że treści używane do trenowania modeli AI zostały pozyskane, opisane i przechowywane zgodnie z prawem. Bez spójnego podejścia rośnie ryzyko naruszeń, roszczeń, utraty kontraktów i konieczności kosztownej refaktoryzacji modeli.
Pewność legalności wszystkich danych wejściowych wykorzystywanych do trenowania i rozwijania modeli AI
Minimalizację ryzyka sporów, roszczeń i blokad wdrożeniowych
Przejrzystość i dokumentację zgodną z oczekiwaniami partnerów enterprise i inwestorów
Jasne standardy pozyskiwania, weryfikowania i kontrolowania treści oraz datasetów
Bezpieczeństwo skalowania modeli AI - bez ukrytych problemów prawnych lub reputacyjnych
AI Input Integrity & Copyright Compliance to kompleksowa ocena legalności danych i treści używanych w modelach AI oraz zestaw standardów i procesów, które gwarantują ich zgodność z prawem, licencjami i oczekiwaniami rynku.
Identyfikacja i uporządkowanie wszystkich źródeł danych oraz treści używanych w modelach AI.
Analiza statusu prawnego, licencji i warunków użycia datasetów oraz treści.
Ocena źródła danych, zgodności sposobu pozyskania oraz jakości śladu dowodowego.
Określenie ryzyk prawnych, operacyjnych i reputacyjnych dotyczących datasetów lub treści.
Ustanowienie jasnych zasad i procesów pozyskiwania, weryfikowania i dokumentowania danych.
Instrukcje operacyjne oraz plan wdrożenia standardów w organizacji.
Rozumiemy zarówno wymagania prawne, jak i sposób pracy zespołów AI/ML – dzięki temu dostarczamy realne, operacyjne standardy.
Zespół posiada kluczowe certyfikacje w obszarach AI governance, danych i bezpieczeństwa: AIGP (AI Governance), ISO 27001 Lead Auditor, CIPP/E, CDPSE, Certified Blockchain Expert, wspierane wiedzą z bezpieczeństwa (CompTIA Security+).
Wspieraliśmy organizacje, dla których pełna wiarygodność IP była kluczowym warunkiem pozyskania finansowania, współpracy z klientami enterprise lub wejścia na rynki regulowane.
Platforma oparta na technologii blockchain (Hyperledger Fabric) może zapewnić audytowalny zapis pochodzenia danych oraz integralności datasetów.
Realizowaliśmy projekty, w których konieczne było wykazanie pochodzenia danych, podstaw prawnych i ich integralności, aby umożliwić wdrożenie AI u partnerów enterprise i w sektorach regulowanych.
Dostarczamy komplet polityk, procedur i wytycznych możliwych do natychmiastowego wdrożenia.
Model AI trenuje na danych pochodzących z wielu źródeł, a partner korporacyjny wymaga pełnej dokumentacji legalności treści.
Analiza statusu prawnego danych, ustanowienie standardów AI Input Integrity i procedur udokumentowania pochodzenia.
Model spełnił wymagania partnera enterprise i został zakwalifikowany do wdrożenia.
Firma korzysta z danych tekstowych i wizualnych o niejednolitym statusie prawnym, co budzi obawy dotyczące praw autorskich.
Zmapowanie źródeł, ocena legalności treści, wdrożenie zasad Copyright Compliance i Playbooku danych wejściowych.
Firma mogła wykazać pełną zgodność i pozyskała finansowanie.
Poznaj odpowiedzi na najważniejsze pytania związane z naszą usługą. Znajdziesz tutaj szybkie i zwięzłe wyjaśnienia, które pomogą Ci poznać naszą ofertę.
Tak – analizujemy tekst, obrazy, audio, wideo, kod i metadane.
Tak – to jeden z kluczowych obszarów ryzyka.
Tak – materiały są przygotowane do użycia wobec partnerów enterprise.
Tak — zwłaszcza w zakresie dataset governance i dokumentacji źródeł danych.
Tak – analizujemy pełen łańcuch pozyskiwania danych.
Tak – w ramach roadmapy i warsztatów.
Zwykle 4–8 tygodni, zależnie od rozmiaru datasetów.
