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2024年10月8日人工智能（AI）迅速获得了受欢迎程度，可访问性和适用性。持续的技术进步和快速同化大量数据的需求可能会加速AI的采用。尽管AI有希望的好处，但以安全有负责任的方式实施它，却带来了许多挑战。这对于遇到与标准统计实践不同的问题的统计从业人员尤其重要。例如，AI应用程序依赖于巨大的数据集，这些数据集通常以可能损害其完整性的方式收集，从而对数据的准确性和可靠性产生了不确定性。此外，AI应用中使用的模型与传统的统计模型实质上不同，该模型具有数十亿个参数和过度拟合的高风险，需要新颖和非标准的评估方法。此外，经常部署在自主系统中的AI应用程序比典型的统计模型更直接地与世界交互，因此影响决策过程的潜力更大。结果，ASA向统计从业人员提供了以下道德考虑，以开发和使用AI。ASA统计实践的道德准则（2022）将“统计实践”描述为包括设计，汇总，处理，分析，解释或介绍数据以及模型或算法开发和部署的活动，该活动也适用于AI的使用。ASA认为可信度应该是道德AI框架的总体目标。值得信赖的AI的特征包括解释性，公平性，隐私，安全性，可靠性，有效性，以人为本的人（优先考虑人类的价值观和福祉），人为循环（确保人类的监督纳入AI决策中）以及责任。为了接受这些特征，我们将重点放在责任制，透明度和公平性作为指导原则上。这些原则可以作为伦理发展和使用AI的成员和其他统计从业人员的指南，并帮助维持公众对统计从业人员对这些系统的贡献的信任。问责制原则：统计从业人员及其组织应能够审核和证明他们使用或帮助开发的AI系统。
ASA关于道德AI
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