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초록 AI 모델에서의 편향성과 공정성을 다룬 문헌(fair-AI)은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이는 새로운 연구자와 실무자들이 이 분야에 대한 전반적인 이해를 갖기 어렵게 하고 있습니다. 특히, 편향성과 공정성을 관리하기 위한 원칙, 절차 및 지식 기반을 설정하기 위해 많은 정책 이니셔티브, 기준 및 모범 사례가 제안되었습니다. 이 논문의 첫 번째 목적은 연구자와 실무자 모두를 위한 이러한 전반적인 지침을 제공할 목적으로, AI에서의 편향성에 대한 주요 정책과 함께 최첨단의 fair-AI 방법 및 자원 상태를 간결하게 조사하는 것입니다. 두 번째 목적은 NoBIAS 연구 프로젝트의 결과를 활용하여 정책 조언 및 모범 사례의 최첨단에 기여하는 것입니다. 우리는 법적 계층(유럽연합 맥락에 집중)과 편향 관리 계층(편향 이해, 완화 및 고려)에 대해 조직된 몇 가지 관련 주제를 제시하고 논의합니다.
Álvarez 외 (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.