XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFAccT
ACM FACCT'
在过去十年中发生了很多变化。诸如“算法”和“机器学习”之类的术语已从科学术语转变为日常对话的主题。曾经似乎在艰难地提高政策和行业界的问题，例如计算中的偏见或透明性问题现在受益于在公共和私营部门从事他们工作的专门团队。一旦几乎没有，现在就有一系列新的立法和法院裁决，涉及FACCT社区在筹集方面至关重要的一些问题。这个社区的成员在重要的组织环境中的起草法律，指导，命令，工具包，政策和策略中扮演着核心角色。我们的会议不能为过去十年的变化所获得的所有信用，但是我们也不能低估其主持工作的重要性，培养和放大的讨论以及它创建的联系。
FAccT 执行委员会关于欧盟最近关于加沙声明的报告
但我们会告诉他们，我们担心在未 (a) 咨询受影响者或 (b) 向那些本应受到约束的人公布政策的情况下采用政策的程序违规行为；我们还会对 (c) 仅将政策追溯到特定陈述的进一步违规行为表示担忧。我们还建议 (d) 探讨这种观点歧视与 ACM 的其他政策相冲突的说法的优劣。我们希望给 ACM 一个机会，共同努力达成双方都能接受的解决方案。3. 指导委员会将在适当的时候开会讨论 FAccT 的可能性
Vinith Menon Suriyakumar
IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024IJCAI 2020 AI社会良好研讨会计划委员会，神经2020年健康研讨会的机器学习外部审核者，USENIX SECURICE，2021审稿人，《杂志》，《人工智能研究杂志》，《人工审查者》，ICML，ICML 2021 FACCT 2022审稿人，ICML 2022 Neurips，Neurips 2022稳健性建模研讨会计划委员会，IEEE SATML 2023审稿人，Neurips 2023计划委员会，FACCT 2024审稿人，ICML 2024
未来方向
●ICLR 2024在LLM代理商上的研讨会●值得信赖的多模式基础模型和AI代理（TIFA）ICML 2024●多模式基础模型相遇的AI ICML 2024●NeyUrips 2024 NeyUrips 2024 2024 Neurips oon Open-Worlips opecet the toe to priment to primst to primst wealeips weaurips 202222222224有关有用可靠的AI代理的研讨会●CMU代理讲习班2024●CORL 2024语言和机器人学习研讨会●CORL 2024 X-EMBROBOTIMENT机器人学习研讨会●伯克利语言课程berkeley on Berkeley on Berkeley on of Berkeley oon on Blogange Model Agents●Facct 2024 Facct 2024 Tuteorage and Prospect of Prospect of LM Agents：LM Adivs：facks of LM Agens：
CETL指南：生成AI
Bender，E。M.，Gebru，T。McMillan-Major，A。＆Shmitchell，S。（2021）。关于随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？在关于公平，问责制和透明度会议上（FACCT '21），3月3日至10日，2021年，加拿大虚拟活动。ACM，纽约，纽约，美国，14页。 https://doi.org/10.1145/3442188.3445922ACM，纽约，纽约，美国，14页。https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
微软首席应用与数据科学家
- 推动负责任的 ML 和包容性 AI 框架，以促进 Pinterest 生产系统中算法的公平性、多样性和包容性系统设计。 - 通过红队和持续测量和监控系统，领导严格评估 Pinterest 的 LLM 和其他 GenAI 模型的偏见、安全性和公平性。 - 提高所有用户组、内容部分和产品界面中生产规模 AI 系统的信任度和安全性。这项工作促成了多项成功的产品发布，赢得了用户参与度，在 ACM FAccT 2023 和 WISE 2023 上发表了研究论文，并在 NeurIPS 2022 上发表了教程。
迈向弹性人工智能：调查和研究问题
为此，我们首先需要定义“弹性人工智能”的含义。我们想指出的是，技术系统永远不能被视为孤立的、抽象的实体，而必须在其社会背景下被视为社会技术系统；必须理解的是，算法，尤其是人工智能，不仅仅是技术制品（正如 Vermaas 等人 [1] 所定义的“由人类设计的既有功能又有使用计划的物理对象”），而是一个由集体和分配机构塑造的复杂系统 [2]。在我们看来，“弹性人工智能”的概念与诸如接受度和信任度等问题有关，因此与经典的 FAccT 三角（公平性、问责制和透明度）有关：如果满足以下条件，则任何人工智能系统都不能被视为具有弹性
如何设计AI认证体系？ 羽深博树 简介 汽车
12 Lara Groves、Jacob Metcalf、Alayna Kennedy、Briana Vecchione 和 Andrew Strait。2024 年。“审计工作：探索纽约市算法偏见审计制度”。2024 年 ACM 公平、问责和透明度会议 (FAccT '24) 论文集。计算机协会，美国纽约州纽约，1107–1120。https://doi.org/10.1145/3630106.3658959 13 美国 FDA，“软件预认证 (Pre-Cert) 试点计划：量身定制的全产品生命周期方法和主要发现”(2022)，https://www.fda.gov/media/161815/download?attachment
ai @ ubc
●在加拿大的AI [Analytics Insight，2024年5月]；更快的消息很快[有影响力的出版物，被禁运到2024年12月5日]●加拿大CIFAR AI椅子：总计12个（约40％的加拿大会员椅子），更多在管道中●奖学金：RSC（X3），ACM（X3），ACM研究员（X3），AAAI（x4），AAAI（X4），CRC Caine（X3），E.W.W.R.Steacie奖学金，斯隆研究研究员，Nserc Arthur B. McDonald研究员●研究奖：Killam Accelerator，基因组BC奖，学术数据领导者奖，Pierre Robillard奖，Pierre Robillard奖，…●最佳纸质奖项：NORA十年的诺拉十年来，NORA杰出纸张，FACCT最佳纸张，ICML最佳纸张，IIJ突出的奖项，IJCAIN奖，IJCAIE-KAIAR-JCAIAIAR，ijcai-k.