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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
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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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。
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