我们的治理框架使我们能够与内阁办公室在上快速合作。这是一个生成式人工智能工具，允许公务员总结和搜索公务员文件。通过彻底了解使用 的数据流和技术方面，我们能够通过内部治理流程试用 工具。
支持团队正在密切关注来自 治理 企业主数据 表单和内部转型基金的请求。我们计划扩展我们的基础设施以支持自托管 解决方案，从而允许使用更广泛的数据。我们还在评估使用 支持请求的用例的可行性，例如涉及文档检索和聊天的用例。
经验教训
人工智能治理的方法因提交内容描述的是生成式人工智能还是更传统的机器学习技术而异。机器学习技术可以产生更容易解释的结果，并且可以在封闭环境中对较小的数据集运行。这意味着它们通常可以被视为风险较低。该部门在使用传统机器学习技术方面拥有丰富的经验，例如用于识别模式的统计模型。任何风险都得到理解和缓解。因此，可以安全、轻松、快速地批准此类别的提交内容。