大規模AIシステムの倫理評価に関する規制政策

大規模な機械学習システムの潜在的な倫理的害悪は、モデル評価プロセスを並行して拡大させてきました。また、モデルの偏りや安全性に対する新しい指標や測定技術、実践者が使用するための包括的な文書化フレームワークを提案する幅広い研究があります。コミュニティスタンダードとガバナンス構造の創設は倫理的AIに対する内発的動機を示していますが、自発的な参加を超えたアカウンタビリティを強化するために、監査に依存した規制提案の寄せ集めが登場しており、それは異なる法域や適用分野にまたがっています。最終的に、AI評価に関連する規制政策の変更は、組織の意思決定に影響し、導入されたモデルにも影響を与えます。私の研究関心と進行中の研究は、規制当局と実践者との間のダイナミクスや関与する競合する優先事項を探求しており、導入されたシステムが倫理的であることを確保する能力の向上と、利害関係者間の議論を促進することを期待しています。