사월 17 일 (2024 년) /
in AI, 알림 /
by
페트루스 장 샤를
이달 초 미 공군 수석 과학자의 기관 간 실무 그룹은 의도하지 않은 인공 지능(AI) 편견에 대한 정보 요청(RFI). 이 그룹은 주로 데이터세트에 중점을 두고 AI 및 머신러닝(ML) 알고리즘 내의 중요한 편향 문제를 조사하고 있습니다. 그들은 업계, 연방 정부 및 기타 교육 기관과 함께 소수민족 봉사 기관(MSI), 역사적으로 흑인 대학(HBCU)과 같은 교육 기관에서 이러한 편견에 대해 배우기 위해 노력하고 있습니다.
국방부(DoD)의 Responsible AI 툴킷과 같이 편견을 식별하고 해결하기 위한 여러 도구가 개발되었음에도 불구하고 AI 및 ML 시스템 내에서 편견을 퇴치하는 데는 여전히 중요한 과제가 남아 있습니다.
이 그룹은 AI 기술이 새로운 영역으로 확장됨에 따라 고유한 문제가 나타나고 각 문제에는 의도치 않게 해로운 결과를 초래할 수 있는 고유한 애플리케이션별 편향이 있음을 인식합니다. 따라서 AI 및 ML 개발의 모든 단계에서 편견을 탐지하고 완화하기 위한 효과적인 전략을 개발하기 위해 여러 분야에 걸쳐 지속적인 연구와 협력이 시급히 필요합니다.
데이터 세트에서 AI 편견을 더 잘 이해하는 방법에 대한 정보를 공유하는 데 관심이 있는 개인 및 그룹은 15월 XNUMX일까지 포털을 통해 답변을 제출해야 합니다.
응답에는 다음이 포함되어야 합니다.
- 능력 진술
- 의도하지 않은 AI 편견에 맞서기 위해 해당 기관에서 수행하고 있는 현재 진행 중인 연구 및 향후 연구에 대한 설명
- AI 편견을 연구하고 완화하기 위한 모든 기존 파트너십에 대한 설명
- 관찰되고 있는 의도하지 않은 AI 편견의 유형(수집되는 데이터 포함), 해당 영역 및 기관에 미치는 영향에 대한 설명
- 이 작업이 학생과 연구자의 교육 및 훈련을 어떻게 발전시킬 것인지 제안하는 성명서
자세한 정보를 확인하고 답변을 제출하려면 전체 RFI를 참조하세요. 여기에서 지금 확인해 보세요..
업계 관점에서 이러한 과제에 대해 그룹에 알리고 싶으십니까? 그들은 또한 RFI에서 데이터를 사용하여 AI 기능을 개발하는 상업 및 비영리 조직의 의견을 듣기를 희망합니다.
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- 출처: https://feeds.feedblitz.com/~/881727536/0/cccblog~Opportunity-to-Respond-to-US-Air-Force-RFI-on-Countering-Bias-in-AIML-Datasets/