本研究提出了一种基于项目反应理论(IRT)的框架,用于检测和量化大型语言模型中的社会经济偏见。研究发现,这些模型在回答时通常避免意识形态参与,挑战了对其偏见的传统看法,促进了公平的人工智能治理。
本文介绍了沙漏模型这一人工智能治理框架,旨在将伦理原则转化为实践,以符合即将出台的欧洲AI法。该框架强调AI治理的系统性,涵盖环境、组织和AI系统层面的要求,并探讨了负责任的人工智能治理方法、参与式AI的挑战及公共部门AI的监管经验,强调透明度和跨学科合作的重要性。
企业面临碎片化的数据和人工智能治理,阻碍了数据和人工智能的民主化。为了在这个时代取得成功,企业必须采用开放和统一的数据和人工智能治理方法。Databricks宣布了一些创新进展,进一步增强了这些能力。
纽约大学负责任人工智能中心主任朱莉娅·斯托亚诺维奇强调负责任的人工智能和透明度。她提倡为人工智能系统提供“营养标签”,并鼓励人们要求解释并参与人工智能的治理。立法者已经实施了一项法律,以提高求职者筛选的透明度。
本文讨论了主权数据和数字战略对企业和个人的影响,包括投资公司为确保关键芯片技术供应商而使用资金,企业为应对复杂性、成本和风险而放弃业务。地缘政治和全球化使主权数据战略影响几乎所有企业。此外,主权数据和数字战略与人工智能治理相关。政府希望管理人工智能。
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