feat(ms-ai-architect): #31 ratifisert — kanalen adjudiserer, og entryens eget utsettelses-premiss var usant [skip-docs]
idx-26s anvendt: nr. 7 og nr. 17 flyttet mellom kildeblokkene i transparency-documentation-standards.md, lista renummerert. ENTRYEN VAR UTSATT PAA TO PREMISSER. BEGGE MAALT USANNE. (1) «Neither direction is derivable from the file.» Verified-blokka definerer seg KANAL-spesifikt («MCP: microsoft-learn»), og kanalen er lesbar per kilde fra URL-en. 11 av 12 Verified-kilder er learn.microsoft.com — eneste unntak er nr. 7 (blogs.microsoft.com, PDF fra juni 2022). 0 av 5 Baseline-kilder er learn.microsoft.com — eneste unntak er nr. 17 (learn.microsoft.com). Kanal- avvikene ER status-avvikene. Merkene stemmer med kanalen i begge tilfeller; plasseringen er gal i begge. Motsatt retning ville forfattet to USANNE paastander: at en blogs.microsoft.com-PDF er hentet via MCP microsoft-learn, og at en learn.microsoft.com-side er ren modellkunnskap. (2) «Moving entries renumbers the list and touches every claim that counts it.» Maalt usant. INGENTING refererer en kilde ved nummer — verken i fila eller korpus-bredt. De to eneste tellende paastandene (:792 «17 URLs», :793 «12 oppfoert under Verified sources, 5 under Baseline sources») teller BLOKK- MEDLEMSKAP og er invariante under det symmetriske byttet. idx-26j skrev den footeren bevisst slik at den skulle overleve denne entryen uansett utfall; den framsyntheten er grunnen til at editen kostet null nedstroems. KLASSEN ER MAALT FOER SPOERSMAALET BLE STILT (#29/#30-disiplinen): 389 ref-filer, 31 kandidatfiler med baade verified- og baseline-blokk, BEGGE markoer-dialekter («(Status: X …)» og bar/kursiv «(X …)»), stramme blokkgrenser. 3 konflikter i 2 filer. Én haandverifisert som FALSK POSITIV og eksplisitt utenfor formen: language-services-question-answering.md:646 leser «(verifisert via Microsoft Trust Center)» — en ANNEN kanal enn den fila's Verified-blokk er definert av. Klassen er 1 fil / 2 instanser. ET NETT SOM FEILET FOERST, ført i formen fordi feilen er den gjenbrukbare delen: foerste klassifiserer leste proveniens-ord HVOR SOM HELST i overskriften og ga MIX for «Baseline sources (model knowledge + MCP-inferred)», som baerer BAADE «Baseline» og «MCP». Fila med det KJENTE tilfellet ble dermed stille filtrert bort, og sveipet rapporterte 0 konflikter over 27 filer. Ledende-token- presedens rettet det; kandidatmengden vokste til 31. Et nett som ikke kan reprodusere sitt eget kjente tilfelle maaler ingenting — og «0 funnet» fra et slikt nett leser som «klassen er lukket». VERIFISERT ETTER EDIT, ikke paastaatt: nummerering sammenhengende 1..17; blokk-telling 12/5; begge tellende paastander lest om og fortsatt sanne; URL-mengden byte-identisk med HEAD (ingen tapt, ingen lagt til); filen fortsatt 797 linjer; hver Verified-kilde na learn.microsoft.com, hver Baseline-kilde ikke; korpus-sveipet kjoert om og nede paa det ene falske positive. Alle 11 formers GOVERNS-pekere oppløser mot eksisterende, resolvede entries. FOERSTE AV SIN OPERASJON: ingen tidligere entry har FLYTTET innhold mellom blokker — presedensen er sletting og in-place-erstatning. Koe: 57 entries (8 aapne, 49 resolved). Suite 1052/1052. [skip-docs]: ingen doc-impact — ref-docs uendret paa 389, ingen fil lagt til eller fjernet.
This commit is contained in:
parent
526927403e
commit
b290022c59
2 changed files with 19 additions and 17 deletions
|
|
@ -742,31 +742,31 @@ Return on investment: Transparency er billigere enn cleanup. Skal vi prioritere
|
|||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/concept-responsible-ai
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — Six principles: fairness, reliability, privacy, inclusiveness, transparency, accountability)
|
||||
|
||||
7. **Microsoft Responsible AI Standard v2**
|
||||
https://blogs.microsoft.com/wp-content/uploads/prod/sites/5/2022/06/Microsoft-Responsible-AI-Standard-v2-General-Requirements-3.pdf
|
||||
(Status: Baseline — Impact Assessment framework, June 2022)
|
||||
|
||||
8. **ISO/IEC 42001:2023 overview** *(Verified MCP 2026-06-19)*
|
||||
7. **ISO/IEC 42001:2023 overview** *(Verified MCP 2026-06-19)*
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/compliance/regulatory/offering-iso-42001
|
||||
Microsoft-sertifisering dekker nå: GitHub Copilot, M365 Copilot, Copilot Health, Copilot Studio, Dragon Copilot, Dragon Copilot (Radiologist), Microsoft Foundry og Security Copilot (utvidet fra kun M365 Copilot).
|
||||
(Status: Verified 2026-06-19 — AI management system standard)
|
||||
|
||||
9. **Govern AI (Cloud Adoption Framework)**
|
||||
8. **Govern AI (Cloud Adoption Framework)**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/govern
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — AI governance policy examples, documentation requirements)
|
||||
|
||||
10. **Establishing responsible AI policies (Cloud Adoption Framework)**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/ai-agents/responsible-ai-across-organization
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — Cross-functional governance, auditing, transparency mechanisms)
|
||||
9. **Establishing responsible AI policies (Cloud Adoption Framework)**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/ai-agents/responsible-ai-across-organization
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — Cross-functional governance, auditing, transparency mechanisms)
|
||||
|
||||
11. **Generate Responsible AI insights in the studio UI**
|
||||
10. **Generate Responsible AI insights in the studio UI**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-insights-ui
|
||||
(Status: Verified 2026-08-09 — Scorecard-konfigurasjon: målverdier, cohort analysis i Data analysis-seksjonen, fritekstbeskrivelse i scorecard summary)
|
||||
|
||||
12. **Use Responsible AI scorecard (preview) in Azure Machine Learning**
|
||||
11. **Use Responsible AI scorecard (preview) in Azure Machine Learning**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-responsible-ai-scorecard
|
||||
(Status: Verified 2026-08-09 — De sju scorecard-segmentene; preview uten SLA, ikke anbefalt for production workloads)
|
||||
|
||||
12. **Developing Responsible Generative AI Applications (Windows)**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/rai
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — Model Cards reference, red teaming, governance processes)
|
||||
|
||||
**Baseline sources (model knowledge + MCP-inferred):**
|
||||
|
||||
13. **Model Cards for Model Reporting** (Mitchell et al., 2019)
|
||||
|
|
@ -785,9 +785,9 @@ Return on investment: Transparency er billigere enn cleanup. Skal vi prioritere
|
|||
https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
|
||||
(US standard for AI governance)
|
||||
|
||||
17. **Developing Responsible Generative AI Applications (Windows)**
|
||||
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/rai
|
||||
(Status: Verified 2026-02 — Model Cards reference, red teaming, governance processes)
|
||||
17. **Microsoft Responsible AI Standard v2**
|
||||
https://blogs.microsoft.com/wp-content/uploads/prod/sites/5/2022/06/Microsoft-Responsible-AI-Standard-v2-General-Requirements-3.pdf
|
||||
(Status: Baseline — Impact Assessment framework, June 2022)
|
||||
|
||||
**Unique sources:** 17 URLs
|
||||
**Confidence:** 17 kilder — 12 oppført under «Verified sources», 5 under «Baseline sources»
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Add table
Add a link
Reference in a new issue