‘Xây dựng cách tiếp cận minh bạch dữ liệu AI lấy người dùng làm trung tâm’ - bản dịch sang tiếng Việt
- Thứ tư - 29/01/2025 18:37
- In ra
- Đóng cửa sổ này
Là bản dịch tài liệu báo cáo do Viện Dữ liệu Mở - ODI (Open Data Institute) nghiên cứu, sản xuất và xuất bản vào tháng 12/2014. Các tác giả chính của nó gồm Ben Snaith, Sophia Worth và Elena Simperl, với sự hỗ trợ thêm từ Neil Majithia.
Để việc sử dụng AI an toàn và tin cậy, sự minh bạch dữ liệu AI là đặc biệt cần thiết. Các đối tượng khác nhau cần sự minh bạch dữ liệu AI cho các mục đích khác nhau:
-
Các nhà khoa học và nhà phát triển yêu cầu minh bạch dữ liệu để tái tạo và rẽ nhánh các mô hình
-
Các nhà nghiên cứu AI có trách nhiệm (RAI) có quan tâm trong việc trả lời các vấn đề về công bằng, định kiến và thực hành dữ liệu và vì thế yêu cầu quyền truy cập tới thông tin về dữ liệu đào tạo, tăng cường dữ liệu và tương tự
-
Các nhà hoạch định chính sách và các cơ quan quản lý có trách nhiệm đảm bảo sử dụng AI an toàn và có trách nhiệm, và cần hiểu các thực hành hiện hành để đảm bảo rằng các bổn phận của việc làm luật (chẳng hạn như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu) sẽ được tuân thủ, hoặc đề xuất quy định hoặc thỏa thuận mới để cải thiện các thực hành
-
Các thành viên của công chúng muốn hiểu các mô hình và công cụ AI nào là an toàn và có đạo đức
-
Những người sáng tạo muốn biết dữ liệu bản quyền hoặc sở hữu trí tuệ của họ có được sử dụng trong quá trình đào tạo một số mô hình nhất định hay không
-
Các nhà báo muốn tiết lộ các tác hại tiềm tàng trong việc đào tạo và sử dụng AI, và vì thế cần có khả năng để bám theo dữ liệu suốt toàn bộ vòng đời
-
Các luật sư có thể bảo vệ hoặc truy tố hành vi vi phạm bản quyền hoặc xử lý dữ liệu không phù hợp trong các mô hình đào tạo.
Tự do tải về bản dịch sang tiếng Việt của tài liệu có 32 trang tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/x5fsfkjuan324xjmqkl0g/Building_a_user-centric_AI_data_transparency_approach_Vi-16012025.pdf?rlkey=1jnon3ht060n469natp0kdflm&st=izw265ep&dl=0
Xem thêm: