May, 2023

机器学习管道的负责任设计模式

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TL;DR本文提出了一个包含新的负责的 AI 设计模式的全面框架，以将 RDPs 整合到 ML 管道中，以减轻 AI 可能存在的风险和危害，以确保 AI 系统的道德发展。
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发现论文，激发创造
  • 负责任 AI 设计：设计负责任 AI 系统的模式集合

    通过系统文献综述，我们发现了一个缺失的元素 - 系统级指导。为了促进设计负责任的人工智能系统，本文提出了设计模式的总结。

    Mar, 2022

  • 负责任人工智能模式目录：多义性文献综述

    本文提供了一种基于多声学文献综述 (Multivocal Literature Review，MLR) 结果的负责任 AI 模式目录，该目录系统地提供了适用于 AI 系统利益相关者的模式，以确保开发的 AI 系统在整个治理和工程生命周期内负责任。

    Sep, 2022

  • 关于具有公平性、隐私和监管规范的负责任机器学习数据集

    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

  • 金融服务的负责任聊天机器人开发：一种面向模式的负责任人工智能工程方法

    本文提出通过模式驱动的负责任的 AI 工程方法和构建一种能从系统角度实现负责任 AI 的垫片目录来填补负责任 AI 的操作化的空白，研究了 chatbot 开发过程中的风险，并提供了垫片驱动的缓解措施。

    Jan, 2023

  • 面向负责任人工智能的软件工程路线图

    本文旨在为负责 AI 的软件工程开发一份路线图，其关注点为多级治理、嵌入过程性实践的开发流程和通过体系结构风格、模式和技术构建设计负责 AI 系统

    Mar, 2022

  • 负责任人工智能框架的快速综述：引导道德人工智能的发展

    简要介绍了几个提供负责人工智能应用程序的框架，发现大多数框架仅适用于需求调查阶段，仅有一些私人公司提供了支持工具。结果表明，还缺乏一个全面的框架，该框架包含所有负责人工智能的原则和所有 SDLC 阶段，并可由不同技能集和不同目标的用户浏览。

    Jun, 2023

  • 负责任的人工智能 -- 从原则到实践

    人工智能的应用不仅依赖基础研究和技术发展，更需要关注其公平性、透明度和隐私问题。为了确保 AI 的合理应用，我们需要制定技术、社会、制度和法律方法和工具，提高所有人的参与度和意识，确保 AI 系统与我们社会的原则和价值观一致。

    May, 2022

  • 探索科学研究的负责任人工智能：一项实证研究

    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

  • 负责任 AI 工程的工具和实践

    本文提出了两个新的软件库，即 hydra-zen 和 rAI-toolbox，这两个库旨在解决对负责任的人工智能工程的关键需求，包括使复杂的 AI 应用程序可配置，并使它们的行为可复现，以及以可扩展的方式评估和增强 AI 模型的鲁棒性。

    Jan, 2022

  • 迈向负责任的人工智能开发生命周期：来自信息安全的启示

    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