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数据丰富的最佳实践
DeepMind和Google Research的大脑团队将联合起来，将进步加速到这个世界，在该世界中，AI帮助解决了人类面临的最大挑战。
来源:DeepMind - 新闻与博客与AI
在DeepMind中，我们的目标是确保我们所做的一切都符合我们的运营原则的最高安全和道德标准。最重要的地方之一是我们如何收集数据。在过去的12个月中，我们与AI（PAI）的合作伙伴关系仔细考虑了这些挑战，并共同开发了标准化的最佳实践和流程，以收集负责任的人类数据。
操作原则 AI人类数据收集
三年前，我们成立了人类行为研究伦理委员会（HUBREC），这是一个以学术机构审查委员会（IRB）为基础的治理小组，例如在医院和大学中发现的委员会，目的是保护我们研究参与研究的人类参与者的尊严，权利和福利。该委员会负责监督涉及与人类作为研究主题的实验的行为研究，例如在决策过程中调查人类如何与人工智能（AI）系统相互作用。
与涉及行为研究的项目一起，AI社区越来越多地参与了涉及“数据丰富”的努力 - 人类执行的训练和验证机器学习模型的任务，例如数据标记和模型评估。尽管行为研究通常依赖于研究主题的自愿参与者，但数据丰富涉及付费的人来完成改善AI模型的任务。
这些类型的任务通常是在众包平台上进行的，通常会提高与工人工资，福利和权益有关的道德考虑因素，这些因素可能缺乏必要的指导或治理系统来确保满足足够的标准。随着研究实验室加速越来越复杂的模型的发展，对数据丰富实践的依赖可能会增长，并随之而来，需要更强大的指导。