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务实审计：面向机器学习系统的驱动式审计方法
机器学习系统的采用和部署引发了伦理事件和社会关注，需要有准确的伦理准则来审计这些系统，我们提出了一个基于机器学习生命周期的审计程序，以透明性和问责制为中心，并扩展了欧洲委员会发布的 AI-HLEG 指南，通过两个真实用例的试点测试，我们讨论
PDF2 months ago
算法审计的法律与新兴政治经济
本文系统回顾 DSA 和 OSA 的审核规定，并探讨了算法审核的新兴政治经济格局和传统审计师可能对该领域产生的风险。
PDF3 months ago
反馈日志：记录并融入利益相关者的反馈到机器学习流程
我们提出了 FeedbackLogs，这是现有机器学习（ML）流程文档的附加部分，用于跟踪多个利益相关者的输入。每个记录都包括有关反馈收集过程、反馈本身以及如何使用反馈来更新 ML 流程的重要细节。我们在本文中引入并规范了收集 Feedba
PDFa year ago
数据审计：识别任务模型中的属性效用偏差和可检测性偏差
本文提出了一种通过量化筛选医学图像数据集属性的风险，在确定性和效用之间进行分解的技术，以识别深度学习算法中可能导致偏见的细微因素，并通过通过真实反事实的比较性能证明了其有效性和灵敏度，最后将该方法应用于一种流行的皮肤病变数据集的自然属性中，
PDFa year ago
关闭 AI 责任缺口：定义一个端到端框架用于内部算法审计
本文介绍了一种算法审计框架，可支持人工智能系统从开发到部署的全生命周期，以评估决策的符合情况并通过确保审计的完整性来填补开发和部署大规模人工智能系统的问责制鸿沟。
PDF5 years ago
AAAI探究面部识别审计中的伦理关切
为了避免加剧或补充审计系统所传播的伤害，审计人员需要意识到更多的设计考虑和伦理紧张关系。本文针对商业人脸处理技术，展示了五个伦理问题，并提供了这些问题的具体例证，同时反思了这些问题对算法审计的作用和它们所揭示的基本产品局限性的意义。
PDF5 years ago