模型卡重审：弥合伦理人工智能要求的理论与实践之间的差距

模型卡是人工智能（AI）模型开发者与用户之间沟通关键信息的主要文档框架。这些用户通常是开发人员，寻找相关文档以确保他们的AI系统符合现有法律、指南和标准的伦理要求。最近的研究表明，模型文档实践不足，暗示AI要求与当前模型文档实践之间存在差距。为了理解这个差距并提供可操作的指导，我们对26个有关伦理和AI的指南、三个AI文档框架、三项关于模型卡的定量研究以及十个实际模型卡进行了主题分析。我们识别出与模型文档相关的43项伦理要求，并将其组织成一个包含四个主题和十二个子主题的分类法，代表伦理原则。我们的研究结果表明，模型开发者在文档中主要强调模型的能力和可靠性，而忽视其他伦理方面，如可解释性、用户自主权和公平性。这凸显了在记录伦理AI考虑时需要增强支持。我们的分类法为修订后的模型卡框架奠定了基础，全面解决伦理AI要求。