Projetos de Confiança: Cartões de Sistemas de IA para Transparência e Governança de Ponta a Ponta

Blueprints of Trust: AI System Cards for End to End Transparency and Governance

September 23, 2025

Autores: Huzaifa Sidhpurwala, Emily Fox, Garth Mollett, Florencio Cano Gabarda, Roman Zhukov

cs.AI

Resumo

Este artigo apresenta o Hazard-Aware System Card (HASC), um novo framework projetado para aumentar a transparência e a responsabilidade no desenvolvimento e implantação de sistemas de IA. O HASC expande os conceitos existentes de model cards e system cards ao integrar um registro abrangente e dinâmico da postura de segurança e segurança de um sistema de IA. O framework propõe um sistema padronizado de identificadores, incluindo um novo AI Safety Hazard (ASH) ID, para complementar identificadores de segurança existentes, como CVEs, permitindo uma comunicação clara e consistente de falhas corrigidas. Ao fornecer uma única fonte de verdade acessível, o HASC capacita desenvolvedores e partes interessadas a tomar decisões mais informadas sobre a segurança de sistemas de IA ao longo de seu ciclo de vida. Por fim, também comparamos nossos system cards de IA propostos com o padrão ISO/IEC 42001:2023 e discutimos como eles podem ser usados para se complementarem, proporcionando maior transparência e responsabilidade para sistemas de IA.

English

This paper introduces the Hazard-Aware System Card (HASC), a novel framework designed to enhance transparency and accountability in the development and deployment of AI systems. The HASC builds upon existing model card and system card concepts by integrating a comprehensive, dynamic record of an AI system's security and safety posture. The framework proposes a standardized system of identifiers, including a novel AI Safety Hazard (ASH) ID, to complement existing security identifiers like CVEs, allowing for clear and consistent communication of fixed flaws. By providing a single, accessible source of truth, the HASC empowers developers and stakeholders to make more informed decisions about AI system safety throughout its lifecycle. Ultimately, we also compare our proposed AI system cards with the ISO/IEC 42001:2023 standard and discuss how they can be used to complement each other, providing greater transparency and accountability for AI systems.