Dodatkowe narzędzia dla RAI

Odpowiedzialne praktyki AI

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Ocena ryzyka a ocena wpływu

 

RYZYKO

  • Przewidywanie potencjalnych problemów
  • Negatywny wpływ

 

WPŁYW

  • Przewidywanie potencjału i ryzyka
  • Wpływ pozytywny i negatywny
Odpowiedzialne praktyki AI

Oceny ryzyka pomagają:

  • przewidywać szkodliwe skutki
  • proaktywnie im zapobiegać

 

Przykłady:

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) wraz z AI RMF Playbook
  • nowojorska Local Law 144
  • francuska CNIL
  • ramy oceny ryzyka AI opracowane przez OECD

Wciąż brakuje jednego, powszechnie przyjętego podejścia do oceny ryzyka AI.

Odpowiedzialne praktyki AI

Oceny wpływu AI pomagają organizacjom:

  • identyfikować szersze skutki działania AI
  • dbać o zgodność z wartościami skoncentrowanymi na człowieku
  • budować zaufanie i przejrzystość

Przykłady:

  • holenderska ocena wpływu AI (AIIA)
  • Microsoft Responsible AI Impact Assessment Standard
  • IBM® watsonx
  • ocena wpływu na prawa człowieka (HRIA)
  • wzorce RAISE Responsible AI Institute
Odpowiedzialne praktyki AI

Typowe pułapki

  • Etyczne martwe punkty: ukryta stronniczość
  • Greenwashing etyczny: pozorowanie odpowiedzialności
  • Zakupy z AI: biznes ponad etyką
  • Shadow AI: brak formalnej zgody i nadzoru

Łączenie ocen wpływu AI z ocenami ryzyka:

  • zapewnia kompleksową ewaluację systemów AI
  • pozwala unikać szkód i aktywnie przyczyniać się do dobra społecznego

Obraz oka na ciemnym tle symbolizujący martwy punkt

1 DALL·E
Odpowiedzialne praktyki AI

Czas na praktykę!

Odpowiedzialne praktyki AI

Preparing Video For Download...