AI数据供应商的尽职调查清单

数据问题

如何为我选择的特定行证明出处。通过您的交付管道捕获的元数据会发生什么。获得的同意范围是什么，是否涵盖商业培训。哪个评分标准版本生成了此标签，您能否向我展示评分标准。

针对实际交付的样本而不是抽象地询问这些问题。供应商的流程文档与其交付的成果之间的差距是有用信息所在。

合规性问题

您的系统中在哪里强制执行居住地。当一个区域外账户尝试访问时会发生什么。备份和日志是否留在区域内。您的支持人员位于哪里。

对于专家工作：凭证是与发行注册表核对还是作为文件读取，检查是否有日期，对于没有公共注册表的职业会发生什么。

大多数买家跳过的劳动力问题

您的贡献者如何支付报酬，支付时间表是什么。是否存在无偿生产工作。账户是否可以在没有说明理由的情况下关闭。是否有上诉途径。接受和拒绝决定是由人还是自动做出的。

这些问题过去被视为道德问题，现在被视为风险问题。新兴法规直接解决平台工人的算法管理问题，承受这种风险的供应商会将其转嫁给您。

• 按国家的支付时间表和方法
• 是否存在无偿生产工作
• 账户是否可以无理由关闭
• 是否存在上诉途径
• 决定是自动化还是人工

存在哪些外部信号？

已发布的工人情绪指数现在涵盖了该领域的较大平台，其中一些得分较低且趋势下降。这是公开信息，是供应商决策的合理输入。

劳动力的流失首先是质量问题，因为理解您的评分标准的人正在离开。

我应该问AI数据供应商哪些关于出处的问题？

要求他们为您选择的特定行提供出处证明，包括捕获元数据、同意范围、贡献者归属和应用的评分标准版本。流程文档不是证据。

为什么数据供应商对待工人的方式对我很重要？

因为新兴法规直接解决平台工人的算法管理问题，因此供应商的风险会成为您的风险。此外，流失的劳动力会带走您积累的评分标准知识。

我如何检查凭证验证声明？

询问凭证是与发行机构的公共注册表核对还是仅作为文件读取，检查是否有日期，对于没有已发布注册表的职业会发生什么。