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推进 AI 审计以加强 AI 治理
人工智能服务和系统的审计问题及其促进良好人工智能治理的三项建议。
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7 months ago
在黑盒语言模型中证明测试集污染
通过无需预训练数据或模型权重的方法，我们可以提供对语言模型测试集污染的可证明保证，通过对典型排序的基准数据集的似然性进行比较，我们的测试能够可靠地证明测试集污染的情况。在五个常见的公开可访问的语言模型中，我们的测试发现很少有普遍污染的证据。
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8 months ago
仅需一次训练即可进行隐私审计
本研究提出了一种方案，用于单次训练运行的差分隐私机器学习系统的审计，利用了可以独立添加或删除多个训练样例的并行性，该审计方案利用差分隐私和统计泛化之间的联系进行分析，避免了群体隐私成本，而且对算法需求的假设极少，可在黑盒或白盒设置中应用。
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a year ago
面向公共政策的基于人工智能决策的系统卡片
该研究分析了算法的问题，提出了一种系统的审计框架和分数卡，以解决人工智能决策辅助系统在精确度方面的透明度与公正问题。
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2 years ago
解耦影响：使用解耦表示审计模型预测
本文提出了一种评估模型特征影响的新方法，利用消解表示来识别数据集中的代理特征，并显式计算特征对个体和聚合结果的影响，结果表明该方法比现有方法更加有效。
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5 years ago
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