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实时的AI治理：为什么信任无法等待
AI以惊人的速度前进，但信任，问责制和监督仍然落后。由于人工智能系统越来越多地用于制定影响工作，健康，信用，教育和公民权利的决策，因此越来越多的领导人合唱呼吁负责AI治理，以保持与创新的步伐，而不会扼杀它。中心问题：[…]
来源:AI Time JournalAI以惊人的速度前进，但信任，问责制和监督仍然落后。由于人工智能系统越来越多地用于制定影响工作，健康，信用，教育和公民权利的决策，因此越来越多的领导人合唱呼吁负责AI治理，以保持与创新的步伐，而不会扼杀它。
教育 AI治理中心问题：我们如何快速移动并建立信任？
我们如何快速移动并建立信任？“如果我们使用人工智能做出影响像他们获得服务，工作或公平待遇的人这样的选择，那么我们需要清楚它的工作原理以及谁在不负责时负责。” Sanjay Mood说。 “也许答案不是一切的大规则，而是根据系统的风险进行智能检查。”Sanjay Mood 下面，我们综合了行业领导者，研究人员和AI治理专家如何在维护公众信任的同时负责任地扩展AI的关键见解。 不是一个规则，但是许多智能的规则 毯子法规行不通。取而代之的是，专家们主张为高度影响的AI系统应用更强大的护栏。正如穆罕默德·赛义德（Mohammad Syed）所解释的那样：“对潜在伤害的监督量身定制有助于调节快速技术的变化。” 风险层框架 Mohammad Syed 《欧盟的AI法案》，加拿大的AIDA和中国特定部门的执法模型都指向自适应监管的未来，创新和问责制可以共存。 自适应法规的未来 设计的治理，而不是螺栓固定 治理不是事后的想法。从数据收集到部署，必须将负责的AI烘烤到开发过程中。 烤入开发过程 “真正的AI治理不仅仅是合规性；这是关于规模架构信任的，” Rajesh Sura说。 That includes model documentation, data lineage tracking, and continuous bias audits. Rajesh Sura Ram Kumar Nimmakayala 将人类保持在循环中，并在钩子上 支持决策，而不是替换 eu 美国
Sanjay Mood
下面，我们综合了行业领导者，研究人员和AI治理专家如何在维护公众信任的同时负责任地扩展AI的关键见解。
不是一个规则，但是许多智能的规则
毯子法规行不通。取而代之的是，专家们主张为高度影响的AI系统应用更强大的护栏。正如穆罕默德·赛义德（Mohammad Syed）所解释的那样：“对潜在伤害的监督量身定制有助于调节快速技术的变化。” 风险层框架Mohammad Syed
《欧盟的AI法案》，加拿大的AIDA和中国特定部门的执法模型都指向自适应监管的未来，创新和问责制可以共存。自适应法规的未来
设计的治理，而不是螺栓固定
治理不是事后的想法。从数据收集到部署，必须将负责的AI烘烤到开发过程中。烤入开发过程“真正的AI治理不仅仅是合规性；这是关于规模架构信任的，” Rajesh Sura说。 That includes model documentation, data lineage tracking, and continuous bias audits. Rajesh Sura