O Instituto para IA Ética e Aprendizado de Máquina
O Instituto para IA Ética e Aprendizado de Máquina é um centro de pesquisa baseado na Europa que desenvolve estruturas que apoiam o desenvolvimento, implantação e operação responsáveis de sistemas de aprendizado de máquina. Formado por equipes multifuncionais de voluntários, incluindo líderes em tecnologia, aprendizado de máquina, indústria, políticas e academia, o Instituto se compromete a defender o desenvolvimento responsável da IA.
Nossas Iniciativas
O Instituto realiza pesquisas altamente técnicas e práticas em torno de 8 Princípios de Aprendizado de Máquina. Trabalhamos com a indústria, academia e governos para desenvolver estruturas e bibliotecas que se alinhem com nossas 4 fases para uma IA responsável:
- Por Princípio: Capacitar indivíduos através de melhores práticas e princípios aplicados.
- Por Processo: Capacitar líderes através de estruturas práticas da indústria e guias aplicados.
- Por Padrões: Capacitar indústrias inteiras através de nossas contribuições para padrões da indústria.
- Por Regulamentação: Capacitar nações inteiras através do nosso trabalho.
Os 8 Princípios de Aprendizado de Máquina
Os Princípios de Aprendizado de Máquina são um quadro prático elaborado por especialistas do domínio. Seu objetivo é fornecer orientações para que os tecnólogos desenvolvam sistemas de aprendizado de máquina de forma responsável. Aqui estão os 8 princípios resumidos:
- Aumento Humano: Comprometo-me a avaliar o impacto de previsões incorretas e, quando razoável, projetar sistemas com processos de revisão humana.
- Avaliação de Viés: Comprometo-me a desenvolver continuamente processos que me permitam entender, documentar e monitorar viés no desenvolvimento e produção.
- Explicabilidade por Justificação: Comprometo-me a desenvolver ferramentas e processos para melhorar continuamente a transparência e explicabilidade dos sistemas de aprendizado de máquina.
- Operações Reproduzíveis: Comprometo-me a desenvolver a infraestrutura necessária para permitir um nível razoável de reprodutibilidade nas operações dos sistemas de ML.
- Estratégia de Deslocamento: Comprometo-me a identificar e documentar informações relevantes para que processos de mudança empresarial possam ser desenvolvidos para mitigar o impacto da automação nos trabalhadores.
- Precisão Prática: Comprometo-me a desenvolver processos para garantir que minhas funções de precisão e custo estejam alinhadas com as aplicações específicas do domínio.
- Confiança pela Privacidade: Comprometo-me a construir e comunicar processos que protejam e tratem dados com as partes interessadas que possam interagir com o sistema.
- Riscos de Segurança: Comprometo-me a desenvolver e melhorar processos e infraestrutura razoáveis para garantir que a segurança de dados e modelos seja considerada durante o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina.
O Quadro de Aquisição AI-RFX
O AI-RFX é um quadro de aquisição que consiste em um conjunto de modelos para capacitar profissionais da indústria a elevar o padrão de segurança, qualidade e desempenho da IA. O quadro é de código aberto e converte os Princípios para Aprendizado de Máquina Responsável em uma lista de verificação.
Junte-se à Rede de ML Ética (BETA)
A Rede de ML Ética (BETA) é uma rede global de engenheiros, cientistas, gerentes, líderes e pensadores que se alinham aos 8 princípios para o desenvolvimento responsável de aprendizado de máquina e apoiam as 4 fases para um desenvolvimento responsável de IA. Se você é um fundador de startup de IA, um profissional da indústria ou um acadêmico, convidamos você a se juntar a nós!
Conclusão
O Instituto para IA Ética e Aprendizado de Máquina está na vanguarda da pesquisa e desenvolvimento responsável em IA. Se você deseja saber mais sobre nossos princípios e como se envolver, não hesite em entrar em contato conosco ou se inscrever na nossa rede. Vamos juntos moldar o futuro da IA de forma ética e responsável!
