В компании DeepMind состоялся важный шаг к более ответственному подходу к сбору данных в области искусственного интеллекта (ИИ). В сотрудничестве с Partnership on AI (PAI) была разработана серия стандартизированных лучших практик и процессов, направленных на обеспечение безопасности и этичности в сборе человеческих данных.
За последний год DeepMind, опираясь на свои Операционные принципы, направила усилия на укрепление этики и стандартов в исследованиях, о чем свидетельствует создание Комитета по этике исследований человеческого поведения (HuBREC). Эта группа управляет исследованиями, в которых участвуют люди, защищая их достоинство, права и благополучие.
С учетом растущего числа проектов по ‘обогащению данных’, которые задействуют людей для выполнения задач по обучению и валидации моделей машинного обучения, стал необходимым четкий подход к вопросам справедливости, оплаты труда и благосостояния участников. Эти процессы часто исполняются через платформы краудсорсинга, где нехватка надлежащих регуляций может создать риски для рабочих условий.
В результате совместной работы с PAI были разработаны рекомендации, включающие пять шагов, которые практики ИИ могут следовать для улучшения условий труда. Эти рекомендации собраны в недавнем исследовании PAI, которое иллюстрирует применение ответственных практик на примере DeepMind.
Важно отметить, что, несмотря на наличие этих лучших практик, DeepMind продолжает обращаться к каждому проекту индивидуально, управляясь через специальный процесс проверки данных, который направлен на выявление и устранение возможных рисков.
Таким образом, инициатива DeepMind и PAI служит ресурсом для других организаций, стремящихся улучшить свои практики сбора данных, содействуя более широкой дискуссии о разработке норм ответственного обращения с данными в сообществе ИИ.