打开 AI 开放性的边界
人工智能
2025-05-13 v1
摘要
AI 中的开放概念迄今为止严重受到开源软件的定义和社区实践的启发。这将开放性置于积极意义上，引入了诸如协作创新和透明性等假设的优势。然而，开源软件的实践和收益并不完全可转移到 AI 上，后者自有挑战。将开放性概念量身定制以适应 AI 是解决其日益增长的社会影响、风险和能力的关键。我们认为，考虑不同学科中开放性的根本范围将拓宽讨论，引入重要视角，并反思 AI 应如何定义开放性。为此目标，我们通过主题建模发现了 98 种开放性概念，开发了开放性的分类学。利用这一分类学作为工具，我们定位了当前关于 AI 开放性的讨论，识别了空白并与其他学科建立了联系。我们的工作促进了近期为 AI 框架开放性努力的进程，通过反思超越开源软件的开放性原则和实践，呼吁以行动、系统属性和伦理目标为导向的更为整体性的开放性观。
引用
@article{arxiv.2505.06464,
title = {Opening the Scope of Openness in AI},
author = {Tamara Paris and AJung Moon and Jin Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.06464},
year = {2025}
}
备注
To appear in ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT) 2025