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腾讯研究院:可解释ai发展报告 2022(50页).pdf

上传人: X**** 编号:59804 2022-01-20 50页 1.50MB

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本文主要探讨了人工智能(AI)的可解释性与透明度问题,涉及多个方面的数据集、模型卡、AI公平性、解释性机器学习、深度学习神经网络等内容。文章强调了AI决策的透明度、可解释性、公平性、责任与问责制的重要性,并提到了相关法规与标准,如UNESCO的AI伦理推荐、GDPR数据保护条例、OECD的人工智能社会影响报告等。此外,文章还讨论了AI在医疗、司法、在线平台等领域的应用与挑战,并介绍了多种AI模型解释工具,如IBM的模型卡、Google的TensorBoard、Facebook的Captum等。最后,文章提到了AI的源代码审计、市场力量审计、对抗性测试等话题,强调了AI技术的安全性与可靠性。
联合国教科文组织如何推荐人工智能的道德使用?" 什么是AI解释性人工智能,它为何重要?" 如何通过 adversarial robustness 提高 AI 系统的安全性?"
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