The Institute for Ethical AI & Machine Learning

概要

The Institute for Ethical AI & Machine Learningは、責任ある機械学習システムの開発、展開、運用を支援するフレームワークを開発するヨーロッパ拠点の研究センターです。技術、機械学習、産業、政策、学術（STEM、人文学、社会科学）のリーダーを含む多機能チームによって構成されています。

使命

私たちは、AIの責任ある開発を推進することにコミットしています。8つの機械学習原則に基づいた高度な技術的、実践的、横断的な研究を行い、業界、学術、政府と協力して、責任あるAIに向けた4つのフェーズに沿ったフレームワークやライブラリを開発しています。

8つの機械学習原則

以下は、責任ある機械学習システムの開発のためのガイダンスを提供する8つの原則の概要です。

人間の拡張: 不正確な予測の影響を評価し、合理的な場合には人間によるレビューを設計します。
バイアス評価: 開発と生産におけるバイアスを理解、文書化、監視するプロセスを継続的に開発します。
説明責任による説明性: 機械学習システムの透明性と説明性を向上させるツールとプロセスを開発します。
再現可能な運用: 機械学習システムの運用において合理的なレベルの再現性を可能にするインフラを開発します。
置き換え戦略: 自動化による労働者への影響を軽減するためのビジネス変更プロセスを開発するために関連情報を特定し、文書化します。
実用的な精度: ドメイン固有のアプリケーションに合わせた精度とコストの指標機能を確保します。
プライバシーによる信頼: システムに直接または間接的に関与する利害関係者のデータを保護し、取り扱うプロセスを構築します。
セキュリティリスク: 機械学習システムの開発中にデータとモデルのセキュリティを考慮するためのプロセスとインフラを開発します。

AI-RFX調達フレームワーク

AI-RFXは、業界の実践者がAIの安全性、品質、パフォーマンスの基準を引き上げるための調達フレームワークです。このフレームワークはオープンソースで、責任ある機械学習の原則をチェックリストに変換します。

参加方法

Ethical ML Network（BETA）に参加することで、責任ある機械学習の原則に沿ったグローバルネットワークの一員となることができます。AIスタートアップの創業者、業界専門家、教授、エンジニア、データサイエンティストなど、さまざまなバックグラウンドの方々が参加しています。

結論

The Institute for Ethical AI & Machine Learningは、責任あるAIの開発を推進するための重要な役割を果たしています。私たちの活動に参加し、共に未来のAIを形作りましょう！