《人工智能质量：大规模应用人工智能的关键白皮书》的核心内容包括以下几个方面：

1. 挑战与质量管理：

   • 企业在大规模应用人工智能时面临三大挑战：全面实施并利用AI、保持合规性、负责任地使用AI。
   • 适当的人工智能质量管理可以解决这些挑战。

2. 人工智能质量框架：

   • TÜV南德意志集团推出一个整合了标准、法规和行业最佳实践的人工智能质量框架，覆盖人工智能质量的关键领域。
   • 框架包括六个支柱：物理安全、信息安全、法律合规、伦理道德、系统性能和可持续性。

3. 实际应用案例：

   • 以基于人工智能的医疗决策支持产品NeuroBrowser™为例，展示了质量框架的应用价值。
   • NeuroBrowser™是一款自动化云端脑电图（EEG）解读软件，用于处理和分类临床脑电图数据。

4. 质量框架的评估维度：

   • 评估维度涵盖企业、流程和人工智能系统，包括治理、基础设施、整合、监督、流程管理、风险管理、信息安全、验证等方面。

5. 质量支柱分析：

   • 通过细致检查所有质量支柱内的相关质量特性，评估结果以风险概况的形式呈现。

6. 优先领域识别：

   • 识别出未来应优先关注的关键领域，包括人才培养、人工智能模型的训练、测试及控制。

7. 评估结果与价值：

   • 评估结果表明，Mindsigns Health™在管理人工智能质量方面展现出强大的企业能力。
   • 核心价值包括建立统一认识、为合规与信赖的AI打下基础、识别潜在风险、优先排序控制措施、彰显负责任的应用、向利益相关方提供报告。

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