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2016 年提出了一套可查找、可访问、可互操作和可重用 (FAIR) 原则作为正确数据管理和管理的先决条件，目的是实现学术数据的可重用性。这些原则也旨在应用于其他数字资产，在高层次上，随着时间的推移，FAIR 指导原则已被重新解释或扩展，以包括产生数据的软件、工具、算法和工作流程。FAIR 原则现在正在 AI 模型和数据集的背景下进行调整。在这里，我们介绍了来自不同国家、学科和背景的研究人员的观点、愿景和经验，他们在实践社区中引领 FAIR 原则的定义和采用，并讨论了追求和激励 FAIR AI 研究可能产生的结果。本报告的材料基于 2022 年 6 月 7 日在阿贡国家实验室举行的 FAIR for AI 研讨会。
FAIR for AI：跨学科和国际社区建设的视角
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