introduzione
Nel 2018, Google ha introdotto i suoi Principi di intelligenza artificiale , che guidano lo sviluppo etico e l'uso dell'IA nella nostra ricerca e nei nostri prodotti. In linea con questi principi, il team di TensorFlow lavora per fornire agli sviluppatori strumenti e tecniche per aderire alle pratiche dell'IA responsabile (RAI).
In questa guida troverai indicazioni su come applicare gli strumenti del Responsible AI Toolkit per sviluppare un flusso di lavoro coerente che soddisfi il tuo caso d'uso specifico e le esigenze del tuo prodotto. Gli strumenti in questa guida includono quelli che possono essere applicati in domini come l' equità e la trasparenza . Questa è un'area di sviluppo attiva in Google e puoi aspettarti che questa guida includa indicazioni per aree correlate aggiuntive, come privacy , spiegabilità e solidità.
Organizzazione della guida
Documentazione e guida API
Per ogni strumento, forniremo indicazioni su ciò che fa lo strumento, dove potrebbe adattarsi al tuo flusso di lavoro e le sue varie considerazioni sull'utilizzo. Ove applicabile, includeremo una pagina "Installa" nella scheda "Guida" per ogni strumento e la documentazione dettagliata dell'API nella scheda "API". Per alcuni strumenti, includeremo anche guide tecniche che illustrano i concetti che gli utenti potrebbero trovare impegnativo quando li si applica.
Tutorial
Quando possibile, forniremo tutorial per notebook che mostrano come applicare gli strumenti del RAI Toolkit. Questi sono in genere esempi di giocattoli scelti per puntare i riflettori su uno strumento specifico. Se hai domande su questi o se ci sono altri casi d'uso che vorresti vedere esplorati nei tutorial , contattaci all'indirizzo tf-responsible-ai@google.com .
Considerazioni aggiuntive
La progettazione di un flusso di lavoro di intelligenza artificiale responsabile richiede un approccio ponderato in ogni fase del ciclo di vita del ML, dalla formulazione del problema all'implementazione e al monitoraggio. Al di là dei dettagli della tua implementazione tecnica, dovrai prendere una serie di decisioni sociotecniche per applicare questi strumenti. Alcune considerazioni RAI comuni che i professionisti del riciclaggio devono fare includono:
- In quali categorie demografiche ho bisogno per assicurarmi che il mio modello funzioni bene?
- Se devo conservare etichette sensibili per eseguire una valutazione di correttezza, come devo considerare il compromesso tra correttezza e privacy?
- Quali parametri o definizioni devo utilizzare per valutare l'equità?
- Quali informazioni devo includere nel mio modello e negli artefatti di trasparenza dei dati?
Le risposte a queste e a molte altre domande dipendono dal caso d'uso specifico e dalle esigenze del prodotto. Pertanto, non possiamo dirti esattamente cosa fare, ma forniremo indicazioni per prendere decisioni responsabili, con suggerimenti utili e collegamenti a metodi di ricerca pertinenti, ove possibile. Mentre sviluppi il tuo flusso di lavoro IA responsabile con TensorFlow, fornisci un feedback all'indirizzo tf-responsible-ai@google.com . Comprendere i tuoi apprendimenti e le tue sfide è fondamentale per la nostra capacità di creare prodotti che funzionino per tutti.