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ICO AI审计框架草案:深度解析与建议
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更新于2024-07-09
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本文是一篇深入分析ICO(英国信息专员办公室)关于人工智能审计框架的草案指南的研究论文,发表于2020年2月。随着AI系统治理的日益重要性,ICO发布的这份草案旨在引导全国范围内的对话,通过技术手段如系统影响评估(System Impact Assessments, SIA)和非技术措施如人类监督,构建全面的AI治理框架。它标志着AI治理标准化进程中的关键一步。 论文作者Emre Kazim和Adriano Koshiyama对ICO的草案进行了详尽的审视,他们不仅对其内容进行了总结,还进行了批判性评价,以确保其符合数据保护的要求,并指出数据保护如何与AI系统审核相联系。论文提出,数据科学家、数据保护官(DPO)等专业人员应当明确他们在AI审计过程中的角色和责任,以及如何在整合各自职责的框架下工作。 论文特别强调了两个关键领域。首先,数据和AI的关系需得到清晰阐述,因为数据是AI系统的基础,其质量和处理方式直接影响到AI的决策结果。其次,尽管草案主要关注监督学习,但论文作者也呼吁扩展到其他类型的机器学习,如无监督学习和强化学习,以涵盖更全面的风险评估。 此外,论文倡导通过案例研究的形式,让不同利益相关者参与讨论,开发适用于实际场景的模板,以便更好地理解和应用AI审计框架。最后,作者提出了对未来辩论的预期焦点,以及他们的一般性建议,这些将有助于推动AI治理领域的持续发展和改进。 这篇论文不仅提供了对ICO草案的深入解读,还为AI审计框架的制定者、实践者和政策制定者提供了有价值的洞见,促进了AI治理的透明度和责任的落实。
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