Mar, 2024

负责任的人工智能：一项结构化文献综述

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 负责任的人工智能：智能文献计量学中的画像

    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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 建立值得信赖的人工智能的关键：从 AI 原则，伦理，关键要求到负责任的 AI 系统和监管中去连接关系

    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

  • 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

  • 医疗保健中的负责任人工智能

    本文旨在探讨在医疗保健领域中负责任的 AI 所面临的问题、实施的解决方案以及未来的研究方向。我们针对两个实验室的工作阐述了与不确定性的医疗数据和机器建议有关的两个主题以及在线健康信息混乱问题。

    Feb, 2022

  • 为开发更可信赖的自主系统建议重视 RE

    该论文关注了 COMPLYING WITH THE EU AI Act 准则并开发实施 AI 系统的情况，分析了不同伦理准则的文献细节、伦理 AI 框架的适用性等问题，提出了伦理 AI 的限制以及进行可靠的 AI 开发的建议

    May, 2023