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AI 决策应如何解释？从欧洲法律的角度来看的解释要求
该研究探讨了法律与可解释人工智能（XAI）之间的关系，通过对欧洲法律、AI 法案以及 XAI 方法的要求等方面的研究，得出法律对不同的 XAI 属性有不同的要求，并指出现有技术水平尚不能充分满足这些要求，尤其是在 XAI 方法的正确性和置信
PDF2 months ago
AI 法案对非歧视法和算法公平性的影响
AI Act 试图在 AI 模型的设计阶段，将非歧视责任与算法公平两个概念联系起来，以缓解结构性的不平等问题，并提出了对于偏见检测和偏见修正的实际应用和技术要求方面的建议。
PDF3 months ago
公平性的最优输运：使用小型研究数据集进行档案数据修复
在此论文中，我们通过条件独立性定义公平性，探讨了 AI Act 和其他法规对于修复训练数据中的不公平性的迫切需求。我们通过使用仅占大规模数据一小部分比例的 S|U 标记的研究数据，设计了基于最优运输的插值曲线支撑的修复方案，以实现对非样本数
PDF3 months ago
欧洲对以人为中心技术的承诺：HCI 在欧盟 AI 法案成功中的关键作用
人工智能的发展将深刻改变未来。欧盟已经颁布了《人工智能法案》，该法案以透明度、解释能力和人类理解和控制人工智能系统为重点，旨在保护民主和人道主义价值观，并推动人类中心的创新研究议程。人工智能系统评估方法的缺乏可能导致实施混乱，加重困惑。因此
PDF4 months ago
欧盟人工智能法案下的联邦学习优先事项
通过对 AI 法案对联邦学习的影响进行第一次跨学科分析，我们观察到机会巨大，联邦学习有望成为符合 AI 法案的重要组成部分，并推动联邦学习技术的普及和采用，尤其在数据偏见防御和私密安全计算方面有突出的机会。
PDF5 months ago
风险导向的人工智能监管的风险：认真对待责任
欧盟人工智能法案是一项基于风险的前瞻性监管方法，旨在预防某些有害结果，并提倡对数据质量和人工监督进行批判性检查；我们建议将责任视为主要监管机制，并区分潜在危害的内生和外生因素，通过合理分配开发者和使用者之间的责任来减轻风险。
PDF8 months ago
欧洲的人工智能监管：从 AI 法案到未来监管挑战
欧盟 AI 监管、混合监管策略、AI 法案等关键词所涵盖的论文讨论了 AI 监管的复杂性以及现行 AI 法案的不足，并呼吁建立协议以规范高性能开源 AI 系统的访问，以进一步完善 AI 技术的有效治理。
PDF9 months ago
QI2 数据质量保证的交互式工具
高数据质量的重要性随着机器学习系统和大数据的影响和分布而增加。欧洲委员会提出的计划的 AI 法案特别针对与安全相关的机器学习系统的市场引入，定义了具有挑战性的数据质量法律要求。本文介绍了一种新的方法，支持多种数据质量方面的数据质量保证过程。
PDFa year ago