Frameworks hjælper dig med at udvikle forståelig AI

Foto : Nanna Skytte

Frameworks hjælper dig med at udvikle forståelig AI

Ethical Institute arbejder på at fremme en etisk forsvarlig udvikling og anvendelse af AI ved at stille praktiske frameworks til rådighed.
Da Apple Card kom ud i en Twitter-storm, på grund af kønsdiskriminering som betød at gifte mænd blev tildelt 10-20 gange større kredit end deres hustruer, hjalp det ikke på situationen, at Apple blot refererede til at det var en algoritmes afgørelse, uden reelt at kunne forklare hvorfor og hvordan algoritmen var kommet frem til afgørelser
Vil du have fuld adgang til DataTech?

DataTech skriver til dig, der arbejder professionelt med data og analytics. Vi giver dig inspirerende cases, nyheder og debat om alt fra Machine Learning-modeller til dataetik.

Open source værktøjer, rammeværk og vejledninger om etisk ML

Ethical Institute har samlet en række værktøjer, rammeværk og vejledninger om etisk ML på deres github-repository: Awesome AI Guidelines-repostoriet indeholder guidelines, principper, etiske kodeks, standarder og reguleringer om artificial intelligence. 


Awesome Production Machine Learning-repositoriet indeholder open source libraries til udrulning, monitorering og skalering af machine learning-systemer.


XAI-repositoriet indeholder Ethical Institutes forkarlighedsværktøjer for Machine Learning.


Explainability and bias-repositoriet indeholder Jupyter Notebook og kode for Alejandro Saucedos præsentation af Machine Learning og forklarlighed samt algoritmiske fordomme.

Machine Learning Maturity Model

Machine Learning Maturity-modellen tager udgangspunkt i principperne for ansvarlig Machine Learning og transformerer principperne til praktiske checkliste kriterier. For hvert kriterie er der en række spørgsmål som en leverandør/udviklerorganisation skal besvare ligesom der er eksempler på røde flag, som indikerer, at leverandøren/udviklingsorganisationen ikke er så moden med hensyn til at udvikle AI-løsninger.