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成功的 AI 道德与治理：弥合解释差距
概括的原则需要专门的专业人士继续阅读 Towards Data Science »
来源:走向数据科学AI伦理和治理已成为一个嘈杂的空间。
最后，经合组织的跟踪器截至2024年9月，OECD追踪器对计划，政策，框架和策略进行了1,800多个国家级别的文件（而且似乎有每一份顾问和有影响力的人）。
OECD Tracker 国家级文件 但是，正如Mittelstadt（2021）简洁地说的那样，只有学术轻描淡写才能，仅原则就不能保证道德AI。 Mittelstadt（2021） 单独的原则不能保证道德AI。 尽管有丰富的高级指导，但政策和现实世界实施之间仍然存在明显的差距。但是，为什么是这样的，数据科学和人工智能领导者应该如何考虑呢？ 在本系列中，我的目标是通过将这一差距分解为三个组成部分，并从研究和现实世界的经验中借鉴了组织内实践AI伦理和治理的成熟，以提出在规模上实施AI伦理和治理能力的策略和结构。 我涵盖的第一个差距是解释差距，这是源于应用以“人为中心”和…等模糊语言表达的原则的挑战。 解释差距 OECD Tracker国家级文件
但是，正如Mittelstadt（2021）简洁地说的那样，只有学术轻描淡写才能，仅原则就不能保证道德AI。 Mittelstadt（2021）单独的原则不能保证道德AI。
尽管有丰富的高级指导，但政策和现实世界实施之间仍然存在明显的差距。但是，为什么是这样的，数据科学和人工智能领导者应该如何考虑呢？
在本系列中，我的目标是通过将这一差距分解为三个组成部分，并从研究和现实世界的经验中借鉴了组织内实践AI伦理和治理的成熟，以提出在规模上实施AI伦理和治理能力的策略和结构。
我涵盖的第一个差距是解释差距，这是源于应用以“人为中心”和…解释差距