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- Associates (e.g. stakeholders, organizational context, risks, human role, etc.).
- Training/validation data (e.g. data collection, data origin, datasets, data types, etc.).
- AI model(s) (e.g. methodology, parameters, thresholds, metrics, etc.).
- Bias and impact (e.g. vulnerable populations, impact ratios, risk management, etc.).
- Constant evaluation (e.g. auto evaluation systems, improved plans, versions, etc.).
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