在当前人工智能时代，本研究讨论了负责任的机器学习数据集的重要性，并提出了一个评估数据集的负责任框架。通过公平性、隐私保护和合规性等方面的考虑，我们分析了超过 100 个数据集，发现没有一个数据集能免于公平性、隐私保护和合规性问题。我们对数据集的文档化提供了改进建议，并认为在全球范围内的数据保护法规定下，科学界的数据集创建方法需要修订。

Oct, 2023

提出了一个框架，将信息安全领域和安全开发生命周期的概念应用到人工智能系统的开发中，以解决公正度、可解释性和科技伦理等方面的问题。

Mar, 2022

通过对 14 位机器学习从业者的半结构化访谈，发现目前数据文档化方法在性质上往往是临时性和目光短浅的，因此需要一种适应他们的上下文、与他们现有的工具和工作流程相结合、并在可能的情况下自动完成的数据文档化框架的设计要求，以解决现有文档化方法无法满足其需求的问题。

Jun, 2022

本篇论文旨在通过对视觉隐私问题的分析，系统地研究机器学习流程中的公平性、隐私、人类干预以及潜在的社会伦理问题，从而提高相关利益相关者（研究人员，模型构建者，企业等）的认识与责任意识。

Nov, 2021

通过分析 4041 篇不同领域的数据论文，本研究提出了一套建议指南，旨在增加数据的准备性，确保其在机器学习技术中的透明和公正使用。

Jan, 2024

研究复杂推理任务的机器学习模型的问责和透明度方法，通过暴露潜在漏洞和解释模型推理过程来提高利益相关者的信任度和发现模型决策中的错误和不公平性。

Nov, 2022

发展机器学习数据集的方法论和实践经验，涵盖数据准备、集合、质量评估等方面。

Apr, 2024

通过重温 Nissenbaum 文章中关于计算机化对责任追究带来的挑战，结合最新的关于关系型责任追究框架的研究，探讨了数据驱动算法系统所面临的困难，并讨论了削弱这些困难的方法。

Feb, 2022

我们在语言模型的训练中发现了数据透明性和道德风险的问题，因此我们进行了一项多学科工作，对 1800 多个文本数据集进行了系统审计和追踪。我们发展了工具和标准，以跟踪这些数据集的来源、创作者、许可条件、属性和使用情况。我们的分析突出了商业开放数据集与封闭数据集在构成和重点方面的差异，封闭数据集垄断了重要的类别。此外，我们的研究还发现了广泛使用的数据集托管网站上许可证的错误和遗漏。为了促进数据集的透明性和负责任使用，我们发布了我们的审计结果，并提供了一个交互式界面，数据溯源浏览器，让从业者可以追踪和筛选最流行的开源调整数据集的数据溯源信息：www.dataprovenance.org。

Oct, 2023

通过对 5 个经济合作与发展组织国家的 27 名公共部门机器学习从业者进行访谈，本文探讨了在算法决策应用，如税收、司法和儿童保护中如何理解和注入公共价值观。结果显示出在当前可用、透明和 “区分度感知” 的机器学习研究中，缺乏组织和机构现实、限制和需求，存在设计机会，如支持次要数据来源中概念漂移的追踪和构建可用的透明度工具，以识别风险并整合领域知识，旨在支持管理人员和公共服务的 “一线官僚”。我们最后概述了这些高风险应用中的伦理挑战和未来合作方向。

Feb, 2018