Další nástroje pro RAI

Responsible AI Practices

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Hodnocení rizik versus dopadů

 

RIZIKO

  • Předvídání potenciálních problémů
  • Negativní dopad

 

DOPAD

  • Předvídání potenciálů a rizik
  • Pozitivní a negativní dopad
Responsible AI Practices

Hodnocení rizik pomáhá:

  • předvídat škodlivé dopady
  • proaktivně je zmírňovat

 

Příklady:

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) plus AI RMF Playbook
  • New York City's Local Law 144
  • France's CNIL
  • OECD's AI Risk Evaluation Framework

Univerzální přístup k hodnocení rizik AI stále chybí.

Responsible AI Practices

Hodnocení dopadů AI pomáhá organizacím:

  • Identifikovat širší dopady
  • Zajistit soulad s hodnotami zaměřenými na člověka
  • Podporovat důvěru a transparentnost

Příklady:

  • The Dutch AI Impact Assessment (AIIA)
  • Microsoft's Responsible AI Impact Assessment Standard
  • IBM® watsonx
  • Human Rights Impact Assessment (HRIA)
  • The Responsible AI Institute RAISE Benchmarks
Responsible AI Practices

Časté úskalí

  • Etické slepé skvrny: implicitní zaujatost
  • Bluewashing nebo ethics washing: předstírání
  • AI shopping: obchod nad etikou
  • Shadow AI: bez výslovného schválení nebo dohledu

Integrace hodnocení dopadů AI spolu s hodnocením rizik:

  • zajišťuje komplexní vyhodnocení systémů AI
  • předchází škodám a aktivně přispívá k dobru společnosti

Obrázek oka na tmavém pozadí symbolizující slepou skvrnu

1 DALL·E
Responsible AI Practices

Pojďme si procvičit!

Responsible AI Practices

Preparing Video For Download...