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responsible AI
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可验证记录对 AI 控制和问责至关重要，而非仅仅是证明
Mastodon 用户 Mickai 发布的一系列帖子认为，在 AI 系统中，尤其是在公共部门和国防领域，真正的控制和问责依赖于可验证、已密封和已锚定的记录，而不是单纯的证明或数据驻留。作者强调，后量子密码学对于确保这些记录的真实性至关重要，而不仅仅是保密性。这种方法被认为是解决‘供应商证明陷阱’、许多 AI 代理项目因治理差距而失败以及 GDPR 和欧盟 AI 法案等法规的冲突要求等问题的方案。
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新的SMAA-Fair方法增强了AI排名的公平性
研究人员引入了SMAA-Fair，这是随机多标准可接受性分析（SMAA）的一个扩展，旨在将公平性纳入排名问题。这个新框架根据群体公平性指标重新加权排名，赋予更公平的结果更大的重要性。SMAA-Fair可适应各种聚合模型，并可利用不同的公平性指标，包括统计均等和Kullback-Leibler散度变体。实验表明，它能够在保持对偏好不确定性的鲁棒性的同时，改善受保护群体在有利排名位置的代表性。