Nov, 2023

引领负责任的人工智能：算法多元化的案例

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TL;DR通过现有的中介和媒体多元化的文献和学术研究，本文考察了围绕人工智能中立性的问题，探讨了 (可能) 即将到来的人工智能中介时代的理论框架，提出了算法多元化的概念，并对其优势和挑战进行了描述，以持慎重和负责任的方式实施算法多元化或人工智能多元化，以维护多样性、多元性和包容性对民主至关重要。
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发现论文，激发创造
  • 社会责任型人工智能算法：问题、目标和挑战

    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

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    May, 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

  • 困境工具包：去偏见和公平公式以实现负责任的 AI/ML

    本文探讨公平和道德人工智能的方法，引入了一组三部分的决策工具包，涉及公正 AI / ML 的相关问题，并主张采用特定的推理和创造性的方法去解决负责任的算法 / 数据驱动系统面临的各种问题。

    Mar, 2023

  • 负责任的自主

    讨论了人工智能伦理学的研究方向，提出了确保人工智能系统行为符合道德和社会价值的替代方法，并介绍了设计和利益相关者价值观提取方法。

    Jun, 2017

  • 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 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

  • AI 中超越偏见和从众行为：走向个体代理和多元伦理

    文章提出一种新方法，强调数据标注在维护机器伦理方面的重要作用，并探讨了伦理基础、系统架构以及伦理定义的问题；同时，该文章还指出，建立伦理人工智能是为了在公司和用户之间建立信任基础。

    Feb, 2023

  • 使得负责任的 AI 成为常态而不是例外

    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

  • AI 普惠的挑战与解决方案

    人工智能的普遍存在和多样性需要在其设计中考虑到公平、信任和透明性的多样性和包容性原则，然而，这些考虑往往被忽视，导致偏见、歧视和不可信任的问题。本研究通过系统回顾挖掘了与人工智能中的多样性和包容性相关的挑战和解决方案，研究结果包括 55 个关于多样性和包容性的独特挑战和 33 个解决方案，以及 24 个关于使用人工智能来增强这些实践的独特挑战和 23 个解决方案。该研究将帮助研究人员和从业者更好地理解这些问题，并在未来的人工智能系统中融入这些原则。

    Jul, 2023