Étant donné que l'intelligence artificielle remodèle les fondements de la distribution mondiale de l'information, de la prise de décision commerciale et de la cognition sociale, garantir la transparence, l'équité et la traçabilité algorithmiques est devenu la demande suprême en matière de droits humains de l'ère numérique. AI Audit Unit (AAU), en tant qu'institution de surveillance indépendante tierce, s'engage non seulement à révéler les biais et les hallucinations au sein des boîtes noires algorithmiques, mais aussi à établir une norme de confiance mondiale quantifiable. Cette charte sert de principe directeur suprême pour toutes nos actions et représente notre engagement solennel envers le public, les entités auditées et les parties prenantes mondiales.
AAU s'engage à maintenir une indépendance de capital absolue. Notre organisation et l'équipe fondatrice principale sont strictement interdites de détenir des actions, des options ou de servir en quelque capacité de conseil que ce soit auprès de tout fournisseur de modèles fondamentaux. Nos revenus proviennent uniquement de services d'audit et de licences de données, et nous n'accepterons jamais aucune forme de parrainage ou de don d'entités auditées.
Si un auditeur a des relations familiales immédiates, des relations d'emploi au cours des trois dernières années ou des transactions économiques importantes avec l'entité auditée, l'auditeur doit immédiatement en informer notre comité de conformité et se récuser du travail d'audit de ce projet.
Notre organisation conserve les droits d'interprétation finaux sur les conclusions d'audit. Nous rejetons toute demande de modification des conclusions basée sur des besoins de relations publiques commerciales. Une fois que nous découvrons qu'une entité auditée tente d'interférer avec les résultats d'audit par corruption, pression ou transferts d'avantages, nous mettrons immédiatement fin à l'audit et nous réservons le droit de divulguer publiquement une telle interférence.
Toutes les conclusions d'audit doivent être basées sur des enregistrements de conversation originaux "reproductibles et vérifiables". Nous n'acceptons aucune capture d'écran de seconde main ou rumeur non vérifiée par le protocole Fides. Chaque conclusion alléguant une "hallucination" ou un "biais" algorithmique doit être accompagnée de liens de conversation originaux ou de journaux système.
Pour prévenir la falsification des preuves ou leur disparition due aux mises à jour de version du modèle, toutes les preuves d'audit essentielles doivent compléter le calcul de valeur de hachage et le verrouillage blockchain via le centre de preuves algorithmiques en quelques millisecondes après leur génération. Chaque pièce de preuve doit générer un code de suivi Trace ID unique.
Compte tenu de la fluidité des grands modèles de langage, les rapports d'audit doivent clairement indiquer le numéro de version spécifique du modèle et les paramètres de température du système au moment du test. Nous ne sommes responsables que de la performance algorithmique dans des "tranches de temps spécifiques".
Nous croyons que les tests dans un contexte uniquement anglais ne peuvent pas représenter la performance mondiale de l'IA. Tout audit de réputation ciblant des marques multinationales doit inclure au moins trois environnements linguistiques, avec des langues non universelles pondérées à au moins trente pour cent.
Pour détecter une "sortie discriminatoire" algorithmique ou des "doubles standards" ciblant des régions spécifiques, les audits doivent échantillonner via des nœuds physiques situés dans différentes juridictions. L'utilisation d'une seule adresse IP pour des conclusions mondiales est strictement interdite.
Lors de la détermination de l'existence d'un "biais culturel", nous engagerons des experts en langues natives du contexte culturel cible pour une révision sémantique, afin de distinguer entre "l'ignorance due au manque de données d'entraînement" et "la discrimination systémique malveillante".
L'audit n'est pas une conversation décontractée. Nous employons une méthodologie de tests adversariaux d'équipe rouge. Cela signifie que nous ne testons pas seulement la performance de l'IA lors de la conformité aux instructions, mais nous nous concentrons particulièrement sur le test de ses mécanismes de défense et de ses capacités d'adhésion aux faits face à des questions inductives, ambiguës ou même malicieusement hypothétiques.
Pour tout "Rapport d'Audit Approfondi" officiellement publié, la taille d'échantillon de test effective pour une seule dimension ne doit pas être inférieure à 1 000 entrées. Pour les briefings "instantanés", la taille d'échantillon ne doit pas être inférieure à 100 entrées. Les tests en dessous de ces normes ne peuvent être publiés que comme "observations" plutôt que comme "conclusions".
Nous définissons strictement "l'hallucination algorithmique" : 1. Erreurs Factuelles : Fabriquer des données, événements ou sources de citation inexistants. 2. Déconnexion Logique : Processus de raisonnement contradictoires. 3. Attribution Malveillante : Associer de force des attributs négatifs à des entités spécifiques sans relations causales.
Pendant les audits, nous interdisons strictement l'entrée de données réelles contenant des informations personnellement identifiables dans des modèles publics pour les tests. Toutes les informations commercialement sensibles utilisées pour les tests doivent subir une anonymisation ou un remplacement par des données synthétiques.
Sauf en cas d'intérêt public majeur ou de risques de sécurité graves, pour les rapports de notation non à haut risque impliquant uniquement la compétitivité commerciale, nous fournissons par défaut aux entités auditées une "fenêtre de remédiation" de sept jours ouvrables. Pendant cette période, les détails du rapport restent fermés au public.
Les notations de risque d'AAU sont calculées sur la base de scores pondérés dans quatre dimensions : fiabilité, sécurité, éthique et équité commerciale, indépendamment des préférences subjectives des auditeurs.
Si une entité auditée peut fournir des preuves techniques concluantes démontrant des failles logiques majeures dans notre méthodologie de test, nous sommes obligés d'initier une "procédure de révision" dans les quarante-huit heures. Si des erreurs sont confirmées, nous devons publiquement émettre une déclaration d'erratum et mettre à jour les enregistrements Trace ID.
Cette charte a été rédigée par le Groupe de Travail sur le Développement des Normes d'AAU et finalement révisée et approuvée par le Comité Stratégique Mondial d'AAU.
