Простыми словами
Представьте приложение с моделью, которая получает данные и выдаёт прогноз, ответ или действие. Важно понимать не только итог модели, но и какие данные, ограничения и проверки привели к нему, потому что уверенный результат всё равно может оказаться неправильным. Так модель остаётся частью контролируемого процесса, а её результат можно проверить, ограничить и пересмотреть. Поэтому модель проверяют на новых данных и ошибках, а не только на примерах, которые она уже видела.
Пример при разработке
В проекте команда фиксирует практику «Маршрутизация на резервную модель» как отдельное правило, добавляет автоматическую проверку и наблюдаемый критерий результата.
Это редакционный пример применения, а не часть определения или доказательство концепции.Формальное определение
При отказе, перегрузке или несоответствии качества запрос направляется на заранее выбранный резервный путь.
Механизм действия
Для «Маршрутизация на резервную модель» команда задаёт явные границы, проверяемый контракт и сигнал, по которому видно соблюдение или нарушение правила.
Пример в работе
Использовать «Маршрутизация на резервную модель» как термин без владельца, критерия и проверки реального поведения.
Связать «Маршрутизация на резервную модель» с конкретным риском, тестом или метрикой и пересматривать правило при изменении контекста.
Ограничения
Практика «Маршрутизация на резервную модель» решает ограниченную задачу и не заменяет анализ всей системы, проверку исходных допущений и измерение побочных эффектов.
Источник
NIST, “Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”, 2024.