BriefGPT - AI 论文速递
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从透明度到问责制再到透明度：关于人工智能审计中的获取和证据的讨论
内容提要
本文讨论了黑盒算法审计的两种形式，强调大规模语言模型（LLMs）带来的伦理和社会挑战。提出了三层审计方法和隐私增强技术，以提升AI治理的审计能力。同时介绍了新的审计工具AdaTest++，并呼吁修改相关法律以促进AI审计生态系统的发展，确保公众对AI的信任。
关键要点
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本文讨论了两种黑盒算法审计形式：Bobby审计形式和Sherlock审计形式。
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大规模语言模型（LLMs）的崛起带来了伦理和社会挑战，需要新的审计程序来捕捉其风险。
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提出了一种三层审计方法，旨在扩展技术提供商和政策制定者的工具箱来分析和评估LLMs。
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隐私增强技术可以减小隐私与性能之间的权衡，为AI治理提供外部审查和审计能力。
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介绍了新的审计工具AdaTest++，有效利用人类的强项来识别不同类型的失效模式。
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呼吁修改数字服务法案（DSA）和人工智能法案（AIA），以提供第三方审计和数据访问。
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建立AI审计标准委员会，以确保审计实践与AI技术发展相适应，维护公众信任。
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现有审计程序无法解决生成式人工智能系统的治理挑战，提出新的三层次审计方法以应对这些风险。
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AI审计是一个多学科的任务，涉及计算机科学、社会科学、哲学等多个领域的贡献。
延伸解读
黑盒算法审计的多样性
文章提到的Bobby和Sherlock审计形式各有侧重，前者关注算法的具体谓词，后者则采取更灵活的调查方式。这种多样性反映了在面对复杂的AI系统时，审计方法需要灵活应变，以适应不同的法律和伦理要求。
隐私与性能的平衡
隐私增强技术的引入为AI治理提供了新的可能性，能够在保护用户隐私的同时，确保系统性能。这一技术的应用不仅有助于提升审计的有效性，也为政策制定者提供了新的工具，以应对日益复杂的AI治理挑战。
AdaTest++的创新性
AdaTest++作为新型审计工具，强调了人类与生成模型的协作优势。这种工具的开发不仅提高了审计的效率，还能识别出多种失效模式，显示出在AI审计中结合人类智慧的重要性。
法律框架的必要性
文章呼吁对数字服务法案和人工智能法案进行修改，以确保第三方审计和数据访问的可行性。这一呼声反映了在快速发展的AI领域，法律框架的滞后可能会影响公众对AI技术的信任，亟需政策的及时更新。
延伸问答
黑盒算法审计的两种形式是什么？
黑盒算法审计的两种形式是Bobby审计形式和Sherlock审计形式。
大规模语言模型（LLMs）带来了哪些伦理和社会挑战？
大规模语言模型的广泛应用带来了重大的伦理和社会挑战，需要新的审计程序来捕捉其风险。
什么是AdaTest++，它的作用是什么？
AdaTest++是一个新的审计工具，利用人类的强项来识别不同类型的失效模式。
如何提高人工智能系统的责任？
通过审核过程可以提高人工智能系统的责任，并考虑系统整个生命周期中的所有过程和角色的可信性。
为什么需要修改数字服务法案（DSA）和人工智能法案（AIA）？
需要修改DSA和AIA以提供第三方审计和数据访问，建立促进合规和监督机制的人工智能审计生态系统。
AI审计涉及哪些学科的贡献？
AI审计是一个多学科的任务，涉及计算机科学、社会科学、哲学等多个领域的贡献。
