文件名称：人工智能、数据、道德风险和监管的整体方法-研究论文
文件大小：1.89MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 12:58:11
Artificial Intelligence Bias
提供了与大数据框架及其通过人工智能模型使用相关的广泛风险列表，以及测量和可实施的解决方案。 对偏见、可解释性和道德进行了深入研究，并从开发商、公司和监管机构的角度进行了多种解释。 反思表明，碎片化的框架会增加模型指定错误、不透明和结果偏差的风险。 领域专家和统计人员需要参与整个过程，因为业务目标必须推动从数据提取步骤到最终可激活预测的每个决策。 我们提出了一种整体和原始的方法，以考虑在使用人工智能的系统实施过程中从数据选择和算法选择到决策制定过程中遇到的风险。