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迈向可信赖、可解释的人工智能
1 简介 机器学习 (ML) 模型广泛应用于许多实际应用的决策过程。现代 ML 方法的快速发展、实际成就和整体成功 [LeCun et al. , 2015; Jordan and Mitchell, 2015; Mnih et al. , 2015; ACM, 2018] 保证了机器学习将作为一种通用计算范式盛行，并将找到越来越多的实际应用，其中许多与我们生活的各个方面有关。不幸的是，ML 模型有时会灾难性地失败 [Zhou and Sun, 2019; CACM Letters to the Editor, 2019]。它们还可能由于模型中的偏见（例如种族、性别、年龄）而支持糟糕的决策 [Angwin et al. , 2016]。由于脆弱性，它们的决策可能会令人困惑 [Szegedy et al. , 2017]。 ，2014；Goodfellow 等人，2015]。因此，迫切需要了解 ML 模型的行为，分析模型（或用于训练模型的数据）的（潜在）故障，对其进行调试并可能进行修复。这引起了人们对验证 ML 模型操作的兴趣日益浓厚 [Ruan 等人，2018；Narodytska，2018；Narodytska 等人，2018b；Katz 等人，2017]，同时也激发了旨在设计可解释人工智能（XAI）方法的努力 [Ribeiro 等人，2018；Lundberg 和 Lee，2017；Ignatiev 等人，2018；Narodytska 等人，2018a；Ribeiro 等人, 2016;伊格纳季耶夫等人。 , 2019a;
构建可信赖人工智能的风险管理框架
6 例如，欧盟正在通过《人工智能法案：制定人工智能协调规则的提案》制定新的人工智能法规。https://www.europarl.europa.eu/meetdocs/2014_2019/plmrep/AUTRES_INSTITUTIONS/COMM/COM/2021/06-02/COM_COM20210206_EN.pdf。美国国家标准与技术研究所正在响应白宫的一项行政命令，制定一项新的人工智能自愿风险管理框架。https://www.nist.gov/system/files/documents/2019/08/10/ai_standards_ fedengagement_plan_9aug2019.pdf。在国际上，国际标准化组织 (ISO) 等组织已经发布了有关人工智能可信度的新的自愿标准 https://www.iso.org/standard/77608.html?browse=tc。电气电子工程师协会 (IEEE) 也正在其“符合伦理的设计”倡议下制定 7000 系列下的一系列综合标准。正在解决的问题包括透明度、数据隐私流程和算法偏见考虑，以及儿童、学生和雇主数据治理。https://ethicsstandards.org/p7000/。关于制定数字治理的加拿大自愿标准，首席信息官战略委员会发布了一项关于道德人工智能的标准，题为“人工智能：自动决策系统的道德设计和使用”。https://ciostrategycouncil.com/standards/1012019/
构建包容、可信赖的人工智能
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社会影响力和可信赖的GenFMS
Moor，M.，Banerjee，O.，Abad，Z.S.H。等。通才医学人工智能的基础模型。自然616，259–265（2023）。https://doi.org/10.1038/s41586-023-05881-4 Chen，Dongping，Yue Huang，Siyuan Wu，Jingyu Tang，Liuyi Chen，Yilin Bai，Yilin Bai，Zhigang He等。“ GUI-WORLD：针对GUI为导向多模式LLM的代理的数据集。”Arxiv预印型ARXIV：2406.10819（2024）。
可解释的机器学习助力可信赖的人工智能
用于自动决策的黑盒人工智能系统通常基于对（大）数据的机器学习，将用户的特征映射到一个类别或分数中，而不揭示原因。这不仅是由于缺乏透明度而成问题，而且还因为算法可能继承了人类的偏见和隐藏在训练数据中的收集伪影，从而导致不公平或错误的决策。人工智能的未来在于让人与机器合作解决复杂问题。与任何有效的合作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰度和理解。可解释的人工智能解决了这些挑战，多年来，不同的人工智能社区一直在研究这样的主题，从而产生了不同的定义、评估协议、动机和结果。本讲座对迄今为止可解释人工智能（XAI）的工作进行了合理的介绍，并调查了相关文献，重点是机器学习和符号人工智能相关方法。我们激发现实世界和大规模应用中对 XAI 的需求，同时展示最先进的技术和最佳实践，并讨论许多未解决的挑战。
可信赖的职位描述 - VE老师
学习。通过（i）使用最佳实践交付模式和适当的学生评估策略（适用于行业标准）和（ii）使用相关信息，包括学生和行业的反馈来为改进交付和评估策略提供信息，以帮助学校改善课程和服务的交付。向学生提供准确的课程前建议；协助学生选择和学生入职。行业参与向相关客户推广学校的计划和服务，并建立和维持有效的行业联系。积极参加学校的咨询工作。这可能包括开发咨询公司，进行培训/技能分析，开发学习材料和/或提供诸如交货之类的服务。合规性遵循大学质量保证流程，以进行教学和支持服务，以确保计划；根据ASQA要求设计，交付和验证，并根据Victoria绩效协议和与其他州的用户选择合同进行交付。确保对学习和教学文档（例如学习材料和评估工具）进行适当记录和访问，以支持计划管理并证明与ASQA框架保持一致。保存记录的责任（包括更新您的工作计划），该职业能力反映了所提供和评估的教育水平，并得到了改进。团队合作，策略和创新
金融领域可信赖的AI基础
37 Rue Croix des Petits Champs，75001巴黎。请带一个有效的ID以进行安全许可。允许大约15分钟通过安全检查。🗓️会议时间表定期演示：20–25分钟演示 + 5-10分钟问答。主题演讲：45-50分钟演示 + 10–15分钟问答。
通过可信赖的气候数据推动可持续增长
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