Today, Artificial Intelligence (AI) has a direct impact on the daily life of billions of people. Being applied to sectors like finance, health, security and advertisement, AI fuels some of the biggest companies and research institutions in the world. Its impact in the near future seems difficult to predict or bound. In contrast to all this power, society remains mostly ignorant of the capabilities and standard practices of AI today. To address this imbalance, improving current interactions between people and AI systems, we propose a transparency scheme to be implemented on any AI system open to the public. The scheme is based on two pillars: Data Privacy and AI Transparency. The first recognizes the relevance of data for AI, and is supported by GDPR. The second considers aspects of AI transparency currently unregulated: AI capabilities, purpose and source. We design this pillar based on ethical principles. For each of the two pillars, we define a three-level display. The first level is based on visual signs, inspired by traffic signs managing the interaction between people and cars, and designed for quick and universal interpretability. The second level uses factsheets, providing limited details. The last level provides access to all available information. After detailing and exemplifying the proposed transparency scheme, we define a set of principles for creating transparent by design software, to be used during the integration of AI components on user-oriented services.


翻译:今天,人工智能(AI)对数十亿人的日常生活有着直接影响。由于适用于金融、卫生、安全和广告等部门,AI为世界上一些最大的公司和研究机构提供了燃料。在不远的将来,其影响似乎难以预测或约束。与所有这些力量相比,社会仍然大都不了解今天AI的能力和标准做法。为了解决这种不平衡,改善人与AI系统之间的当前互动,我们提议在向公众开放的任何AI系统上实施一个透明度计划。该计划基于两个支柱:数据隐私和AI透明。第一个支柱承认数据与AI的相关性,并得到GDPR的支持。第二个支柱考虑AI透明度目前不受管制的方面:AI的能力、宗旨和来源。我们根据道德原则设计这一支柱。我们对这两个支柱中的每一个支柱都界定了一个三级的展示。第一个层面基于视觉信号,受交通标志的启发,管理人与汽车之间的互动,并设计为快速和普遍的可解释性设计。第二层次使用概况介绍,提供有限的细节。最后一个层面提供所有可用信息,并得到GDPR的支持。第二个层面提供获取所有信息的渠道。第二个层面是目前不受管制的信息:AI能力、目的和源。我们根据道德原则设计设计一个面向用户的软件的系统设计设计,然后详细确定一个软件整合的软件整合。

0
下载
关闭预览

相关内容

IFIP TC13 Conference on Human-Computer Interaction是人机交互领域的研究者和实践者展示其工作的重要平台。多年来,这些会议吸引了来自几个国家和文化的研究人员。官网链接:http://interact2019.org/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月26日
Arxiv
16+阅读 · 2022年5月17日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员