负责任的人工智能 -- 从原则到实践
本文研究了科学研究机构在负责人工智能设计和开发中的道德风险意识和准备情况，揭示了知识缺口和对可用人工智能伦理框架的意识有限。我们的研究结果显示，在没有适当的指导和管理下实施人工智能技术可能会带来潜在的道德风险，因此需要全面的策略来提高团队能力，支持负责、道德和包容的人工智能开发和部署。
Dec, 2023
本文介绍了开发 Socially Responsible AI Algorithms 框架的意义和方法来实现人工智能的可信赖，从而提高人类社会的福祉。
Jan, 2021
我们的研究旨在推进负责任的人工智能（AI）的概念，这是欧盟政策讨论中日益重要的主题。我们提出了一种全面且目前为止我们所知的第一个负责任 AI 的统一定义。通过结构化文献综述，我们阐明了关于负责任 AI 的当前理解，并基于该分析提出了未来以此概念为中心的框架发展方法。我们的发现支持以人为中心的负责任 AI 方法，其中包括以伦理、模型可解释性以及隐私、安全和信任为支柱的 AI 方法的实施。
Mar, 2024
提出了可信人工智能的七个技术要求和三个主要支柱的构建方法，并考虑到了系统整个生命周期中的所有过程和角色的可信性。同样，还介绍了通过审核过程提高人工智能系统的责任的概念，以及为了未来社会进步而必须面对的规制辩论。
May, 2023
研究表明，围绕着五个伦理原则（透明度、正义与公平、非恶意行为、责任和隐私），出现了全球一致性的道德人工智能共识，提出了相关的指导原则和技术标准，同时应该充分融合伦理分析和实施策略的努力。
Jun, 2019
通过分析可解释的人工智能、可信的人工智能和道德人工智能等三个主要概念，本研究定义了负责任的人工智能并确定了其核心原则。方法论上，成功地将人工智能的能力应用于文献计量学，以加强知识发现，并通过领域见解对实验模型进行交叉验证。在实证方面，本研究调查了自 2015 年以来人工智能社区贡献的 17,799 篇研究文章，揭示了负责任人工智能的主题和层次结构，并阐明了责任原则与主要人工智能技术之间的相互作用。作为一项旨在探索负责任人工智能的先驱性文献计量研究之一，本研究将提供综合的宏观洞察，加深对负责任人工智能的理解，并为人工智能监管和治理倡议提供宝贵的知识支持。
May, 2024
本文提供了针对 National Security Commission on Artificial Intelligence (NSCAI) 关于负责任开发和部署人工智能的主要考虑因素的建议，重点在于要将 “负责任 AI” 作为常规而不是例外，并提供了一套可操作的框架来实现这一目标。
Jan, 2021