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Responsible AI प्रैक्टिसेज़

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

Risk बनाम Impact आकलन

 

RISK

  • संभावित समस्याएँ पहले से देखें
  • नकारात्मक प्रभाव

 

IMPACT

  • संभावनाएँ और जोखिम पहले से देखें
  • सकारात्मक और नकारात्मक प्रभाव
Responsible AI प्रैक्टिसेज़

Risk assessments मदद करते हैं:

  • हानिकारक प्रभावों का पूर्वानुमान लगाने में
  • उन्हें सक्रिय रूप से कम करने में

 

उदाहरण:

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) और AI RMF Playbook
  • New York City का Local Law 144
  • फ्रांस का CNIL
  • OECD का AI Risk Evaluation Framework

AI risk assessments के लिए एक सार्वभौमिक तरीका अभी भी नहीं है।

Responsible AI प्रैक्टिसेज़

AI impact assessments संगठनों की मदद करते हैं:

  • व्यापक प्रभावों की पहचान करने में
  • मानवीय मूल्यों से संरेखण सुनिश्चित करने में
  • भरोसा और पारदर्शिता बढ़ाने में

उदाहरण:

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

  • नैतिक blind spots: अंतर्निहित bias
  • Bluewashing या ethics washing: केवल दिखावा करना
  • AI shopping: नैतिकता पर बिज़नेस को तवज्जो
  • Shadow AI: बिना स्पष्ट स्वीकृति या निगरानी

AI के impact assessments को risk assessments के साथ जोड़ना:

  • AI सिस्टम का समग्र मूल्यांकन सुनिश्चित करता है
  • नुकसान से बचाता है और समाज के हित में योगदान देता है

अंधे-कोने जैसा एक काले बैकग्राउंड में आँख का चित्र

1 DALL·E
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