Подотчетность
Подотчетность означает ответственность за последствия работы системы ИИ. Подотчетность обычно предполагает прозрачность или обмен информацией о поведении системы и организационных процессах, что может включать документирование и обмен информацией о том, как модели и наборы данных были созданы, обучены и оценены. На следующих сайтах описаны два ценных способа документации по подотчетности:
Еще одним измерением подотчетности является интерпретируемость , которая предполагает понимание решений модели МО, когда люди могут определять особенности, которые приводят к прогнозированию. Более того, объяснимость — это способность автоматических решений модели объясняться так, чтобы их могли понять люди.
Подробнее о построении доверия пользователей к системам ИИ читайте в разделе «Объяснимость + доверие» руководства «Люди + ИИ» . Вы также можете просмотреть Ресурсы Google по объяснению, чтобы увидеть примеры из реальной жизни и лучшие практики.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-02-25 UTC."],[[["Accountability in AI involves taking ownership for the effects of a system, often achieved through transparency about the system's development and behavior."],["Transparency can be enhanced using documentation practices like Model Cards and Data Cards, which provide information about models and datasets."],["Interpretability and explainability are crucial aspects of accountability, enabling understanding of model decisions and providing human-understandable explanations for automated actions."],["Fostering user trust in AI systems requires focusing on explainability and transparency, with further resources available in Google's Responsible AI Practices and Explainability Resources."]]],[]]