Verwendet Ihre Organisation eine verantwortungsvolle KI?
Bewertung der ethischen KI-Implementierung und ihrer Auswirkungen.
Zugängliche KI-Richtlinien von Microsoft
Die Entwicklung eines verantwortungsbewussten KI-Ansatzes stellt für zahlreiche Unternehmen eine Schwierigkeit dar. Aus diesem Grund hat Microsoft standardisierte Richtlinien für verantwortungsbewusste KI erstellt, die von anderen Unternehmen und Experten für maschinelles Lernen übernommen werden können.
Ein vollständiger KI-Lebenszyklus
Diese Praktiken decken den gesamten KI-Lebenszyklus ab, von der Entwicklung bis zur Implementierung, und umfassen Tools wie eine Vorlage zur Bewertung der Auswirkungen von verantwortungsbewusster KI, die Benutzern hilft, KI-Anwendungen zu bewerten, die Datenintegrität zu wahren und potenzielle negative Auswirkungen zu erkennen.
KI Rechenschaftspflicht Garantie
Microsoft unterstützt KI-Verantwortung durch die Bereitstellung von Tools und Forschungsergebnissen für Entwickler. Dazu gehört das Responsible AI Dashboard zum Debuggen von Machine-Learning-Modellen, eine Funktion der Azure Cognitive Services, die auf die Prinzipien der verantwortungsvollen KI ausgerichtet ist.
Fairness
Sicherstellen, dass KI-Systeme kein ungerechtes oder voreingenommenes Verhalten an den Tag legen und alle Personen und Gruppen gleich behandeln.
Offenheit
Einbeziehung verschiedener Perspektiven und Vermeidung von Ausgrenzung, um KI-Technologien zu schaffen, die einem breiten Spektrum von Nutzern zugute kommen und dienen.
Sicherheit
Umsetzung von Massnahmen zur Vermeidung von physischen und psychischen Schäden beim Einsatz von KI-Systemen und Minimierung der mit ihrem Betrieb verbundenen Risiken.
Rechenschaftspflicht
Entwicklung von KI-Systemen, die durchgängig wie vorgesehen funktionieren und in verschiedenen Szenarien genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern.
Verlässlichkeit
Einzelpersonen und Organisationen müssen für den Entwurf, die Entwicklung und die Folgen von KI-Systemen verantwortlich gemacht werden, einschließlich der Behebung unbeabsichtigter Folgen.
Transparenz
Klare und verständliche Erklärungen zum Verhalten, zu den Entscheidungen und zu den Prozessen von KI-Systemen, um das Verständnis zu verbessern und das Vertrauen der Nutzer und Interessengruppen zu fördern.
KI-Fallstudien
Leveraging smart workflow and automation
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