Dec, 2023

大代码项目治理卡

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TL;DR该研究论文概述了 BigCode 项目中不同机制和治理领域，旨在支持透明度，向公众提供有关项目中所做选择的相关信息，并作为一个有意识的治理开放研究项目的示例，未来的努力可以利用该示例来塑造自己的方法。一部分介绍了项目结构，包括项目组织、目标和价值观、内部决策流程以及资金和资源。另一部分涵盖了与数据主体同意、隐私和模型发布相关的决策。
发现论文，激发创造
  • 大数据驱动语言技术时代的数据治理

    本文提出了一种全球语言数据治理的方法，该方法旨在将数据管理围绕利益相关者、价值观和权利组织起来。我们的提议基于分布式治理的先前工作，并通过来自 60 个国家的研究员和实践者的国际研究合作进行了支撑。我们提出的框架是以语言数据为重点的多方国际治理结构，并纳入支撑其工作所需的技术和组织工具。

    May, 2022

  • 基于语义建模的组织知识作为企业数据治理 4.0 的基础 —— 应用于统一的临床数据模型

    基于元数据驱动、灵活和半自动化的数据治理框架，整合了 25 年的临床研究数据，并利用语义网原则建立了知识图谱，实现了 FAIR 化、生命周期管理、角色和责任定义、转化过程中的关系和源系统来源的溯源，为自动化的数据治理提供了先决条件，并使其适用于各个用例并动态适应业务变化。

    Oct, 2023

  • AI 伦理与治理实践简介

    AI 系统可能对个人和社会产生深远而长期的影响。为了负责地管理这些影响，并将 AI 系统的发展引向最优的公共利益，AI 伦理和治理必须成为首要考虑的问题。

    Feb, 2024

  • 企业生成人工智能治理

    基于调查最近的研究作品，这项综述填补了研究组织治理范围的空白，通过发展适用于公司的 GenAI 治理框架，超越了简单的总结，为公司利用 GenAI 的商业机会并抵御相关风险提供了目标和治理机制的大致范围。该研究提供了一个专注于 GenAI 治理的方法，为公司应对负责任的人工智能采用的挑战提供了实用的见解，同时也有助于技术人员开阔视野，以及发现新的研究方向。

    Feb, 2024

  • 社交媒体的治理：维基百科推广过程的案例研究

    通过探讨维基百科管理员的推举过程，本文研究了社交媒体治理的一种重要方面：研究了团体决策制定的相对评估基本形式，包括选民行为的人际关系和序列性特征。

    Apr, 2010

  • 数据中心治理

    本文通过数据集和算法评估的方式，探讨了以数据为中心的 AI 治理的系统化，降低了部署时间，提高了解决方案的质量，降低了部署风险，并将系统置于持续的遵守治理要求的状态。

    Feb, 2023

  • 人工智能治理的多层框架

    为了实现人工智能的潜在益处并减轻潜在风险，有必要制定一个符合伦理和基本人类价值的治理框架。本文提出了一个多级治理方法，涉及政府、企业和公民三个相互依赖的利益相关者群体，通过信任的维度（如能力、诚信和善意）来研究它们之间的相互关系。通过将治理水平与人工智能的信任维度相结合，提供了可用于进一步增强用户体验和指导与人工智能相关的公共政策的实用见解。

    Jul, 2023

  • 机器学习治理

    本文提出了机器学习治理的概念，并使用身份标识来确保机器学习系统的所有者对于系统的失败负责，从而增强人们对机器学习系统的信任，为未来的工作提供了机会。

    Sep, 2021

  • 负责任机器学习系统的 AI 治理简介

    本文探讨了人工智能技术的风险，并介绍了一种名为 AI 治理的框架，以确保人工智能的负责任使用，从而避免和减轻包括监管、合规性、声誉、用户信任、财务和社会风险在内的风险。

    Nov, 2022

  • 全球人工智能伦理：对 AI 治理的 200 条指南和建议的综述

    本文利用数据可视化的工具对 200 个标准化和指导人工智能发展的文件进行分析，探讨不同机构之间原则的共识和相似性，以此为未来的政策制定提供启示和引导。

    Jun, 2022