Impact Matters！面向可持续性与公共利益的 AI 项目评估审计方法
计算机与社会
2026-01-21 v1
摘要
人工智能（AI）使用的快速增长与提出“为善”目标的各种倡议密切相关，但缺乏对此类项目目标透明度，以及对其对社会和星球实际影响的评估。我们通过将公共利益和可持续性作为监管双概念提出，填补了这一空白，二者共同构成了可操作且可用于评估 AI 系统的框架，确保其发展具有正义性和可持续性。基于该框架，并在现有审计工作基础上，我们引入了 Impact-AI 方法，这是一种用于评估具体 AI 项目是否符合公共利益和可持续性的定性审计方法。该基于访谈的方法捕捉项目的治理结构、其理论变化、AI 模型和数据特征，以及社会、环境和经济影响。我们还提出了一套评估标准，用于对审计结果进行评级，并创建可供公众广泛讨论的可访问输出。Impact-AI 方法是在与 NGOs 及多利益相关者研究委员会合作开发的跨学科研究环境下开发的，旨作为可重用的蓝图，既能为关于 AI“为善”主张的公共讨论提供信息，又能支持 AI 系统透明度的创建，这些系统主张其贡献于正义和可持续的发展。
引用
@article{arxiv.2601.13936,
title = {Impact Matters! An Audit Method to Evaluate AI Projects and their Impact for Sustainability and Public Interest},
author = {Theresa Züger and Laura State and Lena Winter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.13936},
year = {2026}
}