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Patterns and Antipatterns, Principles, and Pitfalls: Accountability and Transparency in Artificial Intelligence

机译:模式和反图案,原则和陷阱:人工智能的问责制和透明度

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摘要

This article discusses a set of principles for accountability and transparency in AI as well as a set of antipatterns or harmful trends too often seen in deployed systems. It provides concrete suggestions for what can be done to shift the balance away from these antipatterns and toward more positive ones.
机译:本文讨论了AI中的问责制和透明度的一组原则以及部署系统中经常看到的一系列的反图案或有害趋势。它为可以进行的具体建议提供了将余额从这些反坦特数据转移到更加积极的建议。

著录项

  • 来源
    《AI Magazine》 |2020年第1期|82-89|共8页
  • 作者

    Matthews Jeanna;

  • 作者单位

    Clarkson Univ Comp Sci Potsdam NY 13676 USA|ACMs Technol Policy Council Washington DC 20006 USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 23:32:45

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