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Documentation du déploiement avec Fabric : un référentiel de gouvernance de l'IA dans le monde réel
Created by
Haebom
Auteur
Mackenzie Jorgensen, Kendall Brogle, Katherine M. Collins, Lujain Ibrahim, Arina Shah, Petra Ivanovic, Noah Broestl, Gabriel Piles, Paul Dongha, Hatim Abdulhussein, Adrian Weller, Jillian Powers, Umang Bhatt
Contour
À Mesure que l'intégration sociale de l'IA s'accroît, cet article explore les mécanismes de gouvernance des cas d'utilisation de l'IA déployée. Contrairement aux recherches précédentes qui se concentraient sur les risques liés à l'utilisation de l'IA, cet article présente Fabric, un référentiel accessible au public. Les chercheurs ont collecté 20 cas d'utilisation de l'IA au moyen d'entretiens semi-structurés avec des praticiens et de diagrammes de flux de travail d'IA conçus en collaboration. Le référentiel Fabric comprend des diagrammes visuels de cas d'utilisation de l'IA et des descriptions de systèmes déployés, identifiant les lacunes en matière de gouvernance de l'IA et révélant des schémas communs de supervision humaine des systèmes d'IA déployés. Fabric se veut un outil évolutif et évolutif pour les chercheurs qui étudient l'efficacité de la gouvernance de l'IA.
Takeaways, Limitations
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Takeaways : Contribue à la recherche sur la gouvernance de l'IA en fournissant des données précieuses sur les mécanismes de gouvernance des cas d'utilisation concrets de l'IA. Il fournit des informations sur la supervision et la gestion des systèmes d'IA via le référentiel Fabric. Il identifie les vulnérabilités et les schémas courants de gouvernance de l'IA et suggère des solutions pour les améliorer.
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Limitations : Actuellement, seuls 20 cas d'utilisation de l'IA sont inclus, ce qui limite la généralisation. La petite taille de l'échantillon peut entraîner une signification statistique insuffisante. Les données issues des entretiens sont sujettes à des biais et à une subjectivité potentiels. Le référentiel Fabric nécessite des mises à jour et une maintenance continues.
