01
Data-use 边界
定义哪些材料可以被使用、排除、转换、保留或返还。
02
Behavior 边界
描述预期行为、受限行为与不支持的用途。
03
Review checkpoints
标记在复用或部署之前，需要客户 评审 的位置。
04
Decision ownership
明确最终业务、领域与运营决策由谁负责。
05
Limit notes
让薄弱场景、未解决问题与后续需求保持可见。
角色
为什么存在本页
本页说明 Random Walk 在 私有 AI 服务工作 中所期待的实际 负责任使用边界。
- 在实现之前设定项目预期
- 将工程工作连接到书面边界
- 将支持工作与客户最终决策分开
- 让 评审 points 保持明确
材料
客户材料
客户材料在用于 training、检索、评估 或 部署 之前，应先完成分类。
- 允许的 来源 categories
- 受限或排除的材料
- 临时副本与 derived 工件
- 保留、返还或删除预期
行为
模型行为边界
模型行为应围绕预期用途、受限行为与已知薄弱区域进行描述。
- 预期任务行为
- 不支持的 输出 模式
- 受限 use cases
- 敏感或含糊的 输出
Review
Review 与 approval points
Private AI 工作应定义材料或行为在复用之前，哪些位置需要客户 评审。
- 模型工作 前的 dataset 评审
- 部署 前的 评估 评审
- customer-facing use 前的 输出 评审
- models 或 适配器 的 activation 评审
责任
Decision ownership
Random Walk 提供工程支持。客户及其顾问拥有最终业务、领域与 policy decisions。
- 来自 Random Walk 的工程支持
- 由客户决定 business use
- 必要时进行 advisor 评审
- 在继续之前记录例外情况
证据
Evidence 与 limits
当 证据、薄弱场景与开放问题始终靠近工作本身时，负责任使用边界 会更稳固。
- Evaluation examples
- Known-limit notes
- Failure 或 weak-case examples
- 未解决问题与 next steps
Checklist
应写下什么
Responsible-use 边界 应当紧凑、具体，并能在实现过程中使用。
- 允许与排除的 来源s
- 预期与受限 behavior
- Review checkpoints 与 decision owner
- Activation 与 rollback conditions
边界
本页不是什么
本页是面向 service work 的信息性 边界 guide，并不能替代客户侧 评审。
- 不是 legal advice
- 不是 formal approval statement
- 不是 universal AI policy
- 不是承诺每一种风险都已被移除
Boundary check
在部署之前写下边界。
负责任的 private AI 工作始于对材料、行为、评审、ownership、证据 与 已知限制 的明确边界。
带来 材料 categories、intended model behavior、评审节点、decision owners 与 known constraints。
System signals
- 你需要具备清晰 use 边界 的 private AI 工作。
- 你希望在部署之前拥有可审查的材料。
- 你理解最终决策需要指定明确负责人。
Boundary limits
- 你需要从本页获得 legal 或 regulatory advice。
- 你希望不受限制地使用未经 评审 的材料。
- 你期待工程工作取代客户判断。