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摘要 人工智能领域需要广泛考虑法律、道德和社会因素，以便开发维护人类价值观和权利的道德人工智能 (eAI) 解决方案。目前，存在各种指南和少数特定工具来解释和应对个人挑战。然而，众所周知，许多组织在从人工智能治理中的风险管理角度处理这些考虑时面临着实际挑战。因此，需要新的方法来提供经过严格审查且适用于现实世界的结构和路径，以通过道德评估和指导人工智能发展所需的制衡。在本文中，我们表明，跨学科研究方法是务实地定义使用人工智能的组织面临的道德和社会风险的基础，该方法涵盖了横断面观点。跨结构治理的发现对于成功实施 eAI 也同样重要。根据我们从多学科研究调查中获得的证据，我们提出了一种新颖的数据驱动风险评估方法，称为 DRESS-eAI。此外，通过对我们的方法实施的评估，我们证明了其作为在数据驱动的 AI 时代维护人类价值观的工具的最先进的相关性。
实现道德人工智能的数据驱动风险评估方法
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