పాఠం 1AI ఫీచర్లకు వెండర్ మరియు క్లయింట్ కాంట్రాక్టులు: డేటా ప్రాసెసింగ్ అగ్రీమెంట్లు, జాయింట్ కంట్రోలర్షిప్, లయబిలిటీ అలాకేషన్, మరియు సెక్యూరిటీ అవసరాలుఈ విభాగం AI ఫీచర్లకు వెండర్ మరియు క్లయింట్ కాంట్రాక్టులను స్ట్రక్చర్ చేయడం ఎలా అని వివరిస్తుంది, డేటా ప్రాసెసింగ్ అగ్రీమెంట్లు, జాయింట్ కంట్రోలర్షిప్, లయబిలిటీ అలాకేషన్, మరియు నియంత్రణ మరియు నైతిక అవసరాలను ప్రతిబింబించే సెక్యూరిటీ క్లాజులపై దృష్టి సారిస్తూ.
Defining controller and processor rolesKey data processing agreement clausesJoint controllership and shared dutiesLiability caps, indemnities, and insuranceSecurity and incident response obligationsAudit, oversight, and termination rightsపాఠం 2AIకి సంబంధించిన ముఖ్య డేటా ప్రొటెక్షన్ రెజిమ్లు మరియు బాధ్యతలు (సూత్రాలు: పర్పస్ లిమిటేషన్, డేటా మినిమైజేషన్, లాఫుల్ బేసిస్, ట్రాన్స్పరెన్సీ)AIకి సంబంధించిన ముఖ్య డేటా ప్రొటెక్షన్ రెజిమ్లను సమీక్షిస్తుంది, పర్పస్ లిమిటేషన్, డేటా మినిమైజేషన్, లాఫుల్ బేసిస్, మరియు ట్రాన్స్పరెన్సీ వంటి సూత్రాలపై ఒత్తిడి పెట్టుతూ, మరియు AI అభివృద్ధి మరియు డెప్లాయ్మెంట్ పై వాటిని ఆపరేషనలైజ్ చేయడం ఎలా అని.
Purpose limitation in AI training and useData minimization and feature selectionChoosing and documenting lawful basesTransparency and meaningful noticesAccuracy, storage limits, and integrityAccountability and governance structuresపాఠం 3డేటా ప్రొటెక్షన్ ఇంపాక్ట్ అసెస్మెంట్లు (DPIAs) / AI ఇంపాక్ట్ అసెస్మెంట్లు (AIA): స్ట్రక్చర్, కీలక ప్రశ్నలు, మరియు రెమెడియేషన్ ప్లాన్లుDPIAs మరియు AIAsను డిజైన్ చేయడం మరియు నడపడం ఎలా అని ఈ విభాగం వివరిస్తుంది, స్కోపింగ్ మరియు రిస్క్ గుర్తింపు నుండి స్టేక్హోల్డర్ ఎంగేజ్మెంట్, డాక్యుమెంటేషన్, మరియు రెమెడియేషన్ ప్లానింగ్ వరకు, AI సిస్టమ్లు చట్టపరమైన, నైతిక, మరియు సంస్థాగత అపేక్షలను పూర్తి చేస్తాయని నిర్ధారిస్తూ.
Scoping AI systems and processing activitiesIdentifying stakeholders and affected groupsCataloging risks to rights and freedomsDesigning mitigation and remediation plansDocumenting outcomes and sign-offIntegrating DPIAs into product lifecycleపాఠం 4అల్గారిథమిక్ ఫెయిర్నెస్ మరియు బయాస్: బయాస్ మూలాలు, కొలుస్తూ పద్ధతులు, మరియు మిటిగేషన్ టెక్నిక్లుAIలో అల్గారిథమిక్ ఫెయిర్నెస్ మరియు బయాస్ను విశ్లేషిస్తుంది, బయాస్ మూలాలు, ఫెయిర్నెస్ మెట్రిక్స్, మరియు డేటా, మోడలింగ్, మరియు డెప్లాయ్మెంట్ పై మిటిగేషన్ వ్యూహాలను వివరిస్తూ, కఠిన నియంత్రణ పరిస్థితులలో చట్టపరమైన అపేక్షలపై దృష్టి సారిస్తూ.
Types and sources of algorithmic biasFairness metrics and trade-offsBias in data collection and labelingModel training and evaluation strategiesMitigation during deployment and monitoringDocumentation of fairness decisionsపాఠం 5ప్రొడక్ట్ కంప్లయన్స్ రివ్యూలు మరియు క్రాస్-ఫంక్షనల్ ఎస్కలేషన్కు ఆపరేషనల్ ప్లేబుక్లు (ప్రొడక్ట్, లీగల్, ప్రైవసీ, కంప్లయన్స్)ఈ విభాగం ప్రొడక్ట్ కంప్లయన్స్ రివ్యూలకు ఆచరణాత్మక ప్లేబుక్లను అందిస్తుంది, పాత్రలు, వర్క్ఫ్లోలు, మరియు ప్రొడక్ట్, లీగల్, ప్రైవసీ, కంప్లయన్స్ టీమ్ల మధ్య ఎస్కలేషన్ మార్గాలను నిర్వచించి, AI ప్రమాదాలను నిర్వహించడానికి మరియు డిఫెన్సిబుల్ నిర్ణయాలను డాక్యుమెంట్ చేయడానికి.
Intake and triage of AI product changesRisk-based review levels and criteriaRoles of Product, Legal, Privacy, ComplianceEscalation paths for high-risk AI use casesDecision documentation and approval recordsFeedback loops into product roadmapsపాఠం 6AI ఫీచర్లకు మోడల్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్: డాక్యుమెంటేషన్ (మోడల్ కార్డ్లు), వాలిడేషన్, టెస్టింగ్, పెర్ఫార్మెన్స్ మానిటరింగ్, మరియు ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీఈ విభాగం AI ఫీచర్లకు మోడల్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ను కవర్ చేస్తుంది, డాక్యుమెంటేషన్, వాలిడేషన్, టెస్టింగ్, మానిటరింగ్, మరియు ఎక్స్ప్లెయినబిలిటీని ఉపయోగించి, మోడల్ గవర్నెన్స్ను నియంత్రణ అపేక్షలు మరియు అంతర్గత రిస్క్ ఆపెటైట్ ఫ్రేమ్వర్క్లతో సమలేఖనం చేస్తూ.
Model inventory and classificationModel cards and documentation standardsValidation and independent challengePerformance, drift, and stability monitoringExplainability methods and limitationsModel change management and decommissioningపాఠం 7AI నిర్ణయాలకు నైతిక ఫ్రేమ్వర్క్లు: స్టేక్హోల్డర్ మ్యాపింగ్, ప్రాపోర్షనాలిటీ, కాంటెస్టబిలిటీ, మానవ పర్యవేక్షణ, మరియు రెడ్రెస్ మెకానిజమ్లుఈ విభాగం AI నిర్ణయాలకు నైతిక ఫ్రేమ్వర్క్లను పరిచయం చేస్తుంది, స్టేక్హోల్డర్ మ్యాపింగ్, ప్రాపోర్షనాలిటీ, కాంటెస్టబిలిటీ, మానవ పర్యవేక్షణ, మరియు రెడ్రెస్ను కవర్ చేస్తూ, మరియు ఈ సూత్రాలను గవర్నెన్స్ ప్రక్రియలు మరియు ప్రొడక్ట్ డిజైన్లో ఎలా ఇంబెడ్ చేయాలో చూపిస్తుంది.
Stakeholder and impact mapping for AIProportionality and necessity assessmentsDesigning contestability and appeal channelsHuman-in-the-loop and on-the-loop modelsRedress and remedy mechanisms for harmEmbedding ethics reviews into governanceపాఠం 8ప్రైవసీ-ప్రిజర్వింగ్ డిజైన్: డేటా మినిమైజేషన్, డిఫరెన్షియల్ ప్రైవసీ, అనోనిమైజేషన్, సూడోనిమైజేషన్, మరియు సెక్యూర్ మల్టీ-పార్టీ కంప్యూటేషన్ బేసిక్స్ఈ విభాగం AIకి ప్రైవసీ-ప్రిజర్వింగ్ డిజైన్ వ్యూహాలను అన్వేషిస్తుంది, డేటా మినిమైజేషన్, డిఫరెన్షియల్ ప్రైవసీ, అనోనిమైజేషన్, సూడోనిమైజేషన్, మరియు సెక్యూర్ మల్టీ-పార్టీ కంప్యూటేషన్ బేసిక్స్ను ఉపయోగించి, ఉపయోగ కేసులు మరియు అమలు ట్రేడ్-ఆఫ్లపై మార్గదర్శకత్వంతో.
Data minimization in AI feature designAnonymization and re-identification risksPseudonymization and tokenization methodsDifferential privacy for analytics and MLSecure multi-party computation basicsSelecting appropriate privacy techniquesపాఠం 9టెక్నికల్ నియంత్రణలు: యాక్సెస్ కంట్రోల్, లాగింగ్, ఎన్క్రిప్షన్, రిటెన్షన్ పాలసీలు, మరియు MLకు సెక్యూర్ డెవలప్మెంట్ లైఫ్సైకిల్ (SDLC)ఈ విభాగం AI సిస్టమ్లకు టెక్నికల్ సేఫ్గార్డ్ల వివరాలు, యాక్సెస్ కంట్రోల్, లాగింగ్, ఎన్క్రిప్షన్, రిటెన్షన్ పాలసీలు, మరియు MLకు సెక్యూర్ డెవలప్మెంట్ లైఫ్సైకిల్ (SDLC)ను ఇంజనీరింగ్ ఎంపికలు నియంత్రణ కంప్లయన్స్ మరియు నైతిక రిస్క్ రిడక్షన్ను మద్దతు ఇస్తాయని చూపిస్తూ.
Role-based and attribute-based access controlSecurity logging and audit trail designEncryption in transit and at rest for AI dataData retention and deletion automationSecure coding and code review for MLSecurity testing and hardening of AI servicesపాఠం 10వర్క్ప్లేస్ సర్వెయిలెన్స్ మరియు ఉద్యోగి డేటా ప్రాసెసింగ్కు లాఫుల్ బేస్లు మరియు సమ్మతి పరిమితులను అసెస్ చేయడంఈ విభాగం వర్క్ప్లేస్ సర్వెయిలెన్స్ మరియు ఉద్యోగి డేటా ప్రాసెసింగ్కు లాఫుల్ బేస్లు మరియు సమ్మతి పరిమితులను అసెస్ చేస్తుంది, మానిటరింగ్ టూల్స్, ట్రాన్స్పరెన్సీ బాధ్యతలు, పవర్ అసమతుల్యతలు, మరియు గౌరవం మరియు కార్మిక హక్కులను రక్షించడానికి సేఫ్గార్డ్లను పరిష్కరిస్తుంది.
Common workplace surveillance scenariosAssessing legitimate interest and necessityConsent limits in employment contextsTransparency and worker information dutiesSafeguards for monitoring technologiesEngaging works councils and unionsపాఠం 11అధిక నియంత్రణ జ్యురిస్డిక్షన్లలో నియంత్రణ ట్రెండ్లు మరియు నూతన AI ప్రొడక్ట్లకు కంప్లయన్స్ మార్గాలుఈ విభాగం అధిక నియంత్రణ జ్యురిస్డిక్షన్లలో నియంత్రణ ట్రెండ్లను సర్వే చేస్తుంది, ఉద్భవిస్తున్న AI చట్టాలు, మార్గదర్శకత్వం, మరియు ఎన్ఫోర్స్మెంట్ ప్యాటర్న్లను వివరిస్తూ, మరియు నూతన AI ప్రొడక్ట్లు మరియు క్రాస్-బోర్డర్ ఆపరేషన్లకు ఆచరణాత్మక కంప్లయన్స్ మార్గాలను మ్యాప్ చేస్తుంది.
Overview of major AI regulatory regimesSector-specific AI rules and guidanceSupervisory expectations and enforcementRegulatory sandboxes and innovation hubsDesigning risk-based compliance programsCross-border data and AI compliance issuesపాఠం 12డేటా మరియు AIకి వర్తించే మానవ హక్కుల ఫ్రేమ్వర్క్లు: UN గైడింగ్ ప్రిన్సిపల్స్, GDPR హక్కు-ఆధారిత మోడల్, మరియు జాతీయ మానవ-హక్కుల ప్రభావాలుఈ విభాగం మానవ హక్కుల చట్టాన్ని డేటా మరియు AI గవర్నెన్స్కు లింక్ చేస్తుంది, UN గైడింగ్ ప్రిన్సిపల్స్, GDPR హక్కు-ఆధారిత విధానం, మరియు జాతీయ మానవ హక్కుల బాధ్యతలు AI డిజైన్ మరియు డెప్లాయ్మెంట్కు కార్పొరేట్ బాధ్యతలను ఎలా ఆకారం ఇస్తాయో వివరిస్తూ.
UN Guiding Principles and corporate dutiesGDPR as a rights-based regulatory modelNational human rights laws affecting AISalient human rights risks in AI useHuman rights due diligence for AIRemedy and accountability expectations