Интересный анализ для решения проблемы "черного ящика"
Сегодня делимся работой "A Legal Framework for eXplainable AI" в которой рассматривается актуальный вопрос подотчетности и прозрачности ИИ-систем. Авторы выделяют три ключевых вызова для объяснимости ИИ:
✅ технические ограничения в упрощении сложных алгоритмов,
✅ юридические пробелы в определении требований к прозрачности и
✅ поведенческие аспекты — какие объяснения помогают людям лучше понять или оспорить решения ИИ.
Авторы предлагают таксономию для объяснимого ИИ (XAI), включающую такие измерения, как масштаб (глобальный vs. локальный), глубина (всеобъемлющая vs. выборочная) и поток (условный контроль vs. корреляция), что позволяет структурно оценивать ИИ-системы. Они подчеркивают, что внимание к пользователям является не только юридическим требованием, но и важным шагом к ориентированному на человека дизайну.
__________________________________
🌟 Поддержать ИИ & Право 🌟
#ИИ #AIRegulation #XAI
Сегодня делимся работой "A Legal Framework for eXplainable AI" в которой рассматривается актуальный вопрос подотчетности и прозрачности ИИ-систем. Авторы выделяют три ключевых вызова для объяснимости ИИ:
✅ технические ограничения в упрощении сложных алгоритмов,
✅ юридические пробелы в определении требований к прозрачности и
✅ поведенческие аспекты — какие объяснения помогают людям лучше понять или оспорить решения ИИ.
Авторы предлагают таксономию для объяснимого ИИ (XAI), включающую такие измерения, как масштаб (глобальный vs. локальный), глубина (всеобъемлющая vs. выборочная) и поток (условный контроль vs. корреляция), что позволяет структурно оценивать ИИ-системы. Они подчеркивают, что внимание к пользователям является не только юридическим требованием, но и важным шагом к ориентированному на человека дизайну.
__________________________________
🌟 Поддержать ИИ & Право 🌟
#ИИ #AIRegulation #XAI