AI 数据透明性：透过 AI 事件视角的探索
计算机与社会
2024-09-06 v1
摘要
了解更多用于构建 AI 系统的数据，对于让不同利益相关者在确保负责任和适当的部署与使用中发挥作用至关重要。同时，一份 2023 年的报告显示，在流行的基础模型中，数据透明性显著落后于 AI 透明性的其他领域。在本研究中，我们寻求在这些发现的基础上进行探索，考察在引发公众关注的 AI 系统中有关数据实践的公开文档记录现状。我们的研究结果表明，低数据透明性在广泛的系统中持续存在，此外，模型和系统层面的透明性与可解释性问题为调查数据透明性信息以解决公众对 AI 系统的担忧造成了障碍。我们强调需要开发系统性的方法来监测 AI 数据透明性，这些方法需考虑到 AI 系统类型的多样性，并且此类努力应建立在对数据透明性信息提供者和使用者需求的进一步理解之上。
引用
@article{arxiv.2409.03307,
title = {AI data transparency: an exploration through the lens of AI incidents},
author = {Sophia Worth and Ben Snaith and Arunav Das and Gefion Thuermer and Elena Simperl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.03307},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 5 figures