Công cụ bổ trợ cho RAI

Thực hành AI có trách nhiệm

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Đánh giá rủi ro và đánh giá tác động

 

RỦI RO

  • Dự liệu vấn đề có thể xảy ra
  • Tác động tiêu cực

 

TÁC ĐỘNG

  • Dự liệu khả năng và rủi ro
  • Tác động tích cực và tiêu cực
Thực hành AI có trách nhiệm

Đánh giá rủi ro giúp:

  • lường trước tác động gây hại
  • và chủ động giảm thiểu

 

Ví dụ:

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) và AI RMF Playbook
  • Luật Địa phương 144 của Thành phố New York
  • CNIL của Pháp
  • Khung Đánh giá Rủi ro AI của OECD

Chưa có một cách tiếp cận phổ quát cho đánh giá rủi ro AI.

Thực hành AI có trách nhiệm

Đánh giá tác động AI giúp tổ chức:

  • Xác định ảnh hưởng rộng hơn
  • Bảo đảm phù hợp với giá trị lấy con người làm trung tâm
  • Thúc đẩy niềm tin và minh bạch

Ví dụ:

  • Đánh giá Tác động AI của Hà Lan (AIIA)
  • Tiêu chuẩn Đánh giá Tác động AI có Trách nhiệm của Microsoft
  • IBM® watsonx
  • Đánh giá Tác động Nhân quyền (HRIA)
  • Bộ chuẩn RAISE của Responsible AI Institute
Thực hành AI có trách nhiệm

Cạm bẫy thường gặp

  • Điểm mù đạo đức: thiên lệch ngầm
  • Bluewashing/ethics washing: làm cho có hình thức
  • AI shopping: ưu tiên kinh doanh hơn đạo đức
  • Shadow AI: không có phê duyệt/giám sát rõ ràng

Kết hợp đánh giá tác động cùng đánh giá rủi ro:

  • bảo đảm đánh giá toàn diện hệ thống AI
  • tránh gây hại và chủ động mang lại lợi ích xã hội

Hình ảnh con mắt trong nền tối như một điểm mù

1 DALL·E
Thực hành AI có trách nhiệm

Hãy luyện tập!

Thực hành AI có trách nhiệm

Preparing Video For Download...