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Responsible AI 實務

Esther Montoya van Egerschot

Chief AI Governance @ DigiDiplomacy

風險 vs. 影響評估

 

RISK

  • 預見潛在問題
  • 負面影響

 

IMPACT

  • 預見潛力與風險
  • 正面與負面影響
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風險評估有助於：

  • 預先掌握有害影響
  • 主動降低風險

 

範例：

  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF) 與 AI RMF Playbook
  • 紐約市 Local Law 144
  • 法國 CNIL
  • OECD 的 AI Risk Evaluation Framework

目前仍缺乏通用的 AI 風險評估方法。

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AI 影響評估協助組織：

  • 辨識更廣泛的影響
  • 與以人為本的價值對齊
  • 建立信任與透明

範例：

  • 荷蘭 AI Impact Assessment (AIIA)
  • Microsoft 的 Responsible AI Impact Assessment Standard
  • IBM® watsonx
  • Human Rights Impact Assessment (HRIA)
  • Responsible AI Institute 的 RAISE Benchmarks
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常見陷阱

  • 倫理盲點：隱性偏見
  • Bluewashing／ethics washing：裝出負責任
  • AI shopping：商業優先於倫理
  • Shadow AI：未經明確核准或監督

同時進行 AI 的影響與風險評估：

  • 確保對 AI 系統的全面評估
  • 免於傷害，並積極促進社會福祉

在黑暗背景中的一隻眼睛，象徵盲點

1 DALL·E
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一起來練習吧！

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