Appen si associa al World Economic Forum per creare standard responsabili per l’AI

Appen, leader globale nei dati di alta qualità per i sistemi di apprendimento automatico, ha stretto una partnership con il World Economic Forum per progettare e rilasciare standard e best practice per i dati di addestramento responsabili nella costruzione di applicazioni di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Come Associate Partner del World Economic Forum, Appen collaborerà con i leader del settore per rilasciare i nuovi standard all’interno della piattaforma “Shaping the Future of Technology Governance: Artificial Intelligence and Machine Learning”, che consente un’impronta globale e un punto di riferimento per la raccolta e la creazione di dati di addestramento responsabili in tutto il mondo e in tutti i settori.

Gli standard e le best practice per i dati di addestramento responsabili hanno l’obiettivo di migliorare la qualità, l’efficienza, la trasparenza e la responsabilità dei progetti di intelligenza artificiale, promuovendo al contempo l’inclusività e la collaborazione. L’adozione di questi standard da parte della più ampia comunità tecnologica aumenterà il valore e la fiducia nell’uso dell’intelligenza artificiale da parte delle imprese e del pubblico in generale.

Le applicazioni di intelligenza artificiale moderne dipendono in larga misura dai dati annotati dagli esseri umani per addestrare i modelli di apprendimento automatico che si basano sulla tecnologia di deep learning e reti neurali. Le pratiche di dati di addestramento responsabili includono il pagamento di salari equi e il rispetto delle linee guida e degli standard di benessere dei lavoratori. Il Codice di Etica della Folla di Appen, rilasciato nel 2019.

“I dati di addestramento etici e diversificati sono essenziali per costruire un sistema di intelligenza artificiale responsabile”, ha dichiarato il CEO di Appen, Mark Brayan. “Una piattaforma di dati di addestramento solida e una strategia di gestione sono spesso il componente più critico per lanciare con successo un prodotto di apprendimento automatico responsabile in produzione. Siamo lieti di condividere la nostra esperienza di oltre 20 anni in questo settore, insieme al nostro Codice di Etica della Folla, con il World Economic Forum per accelerare gli standard e le pratiche responsabili in tutto il settore tecnologico.”

Un focus chiave della partnership sarà quello di riunire i leader del settore dell’intelligenza artificiale per:

1. Contribuire al progetto Human-Centered AI for Human Resources
2. Abilitare la leadership dell’intelligenza artificiale con un toolkit C-Suite e un modello di governance dell’intelligenza artificiale

“Ottenere l’accesso a grandi volumi di dati di addestramento responsabilmente fonte è stato un problema di lunga data nel settore dell’apprendimento automatico”, ha dichiarato Kay Firth-Butterfield, Responsabile dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico del World Economic Forum. “Il settore deve rispondere con linee guida e standard per ciò che significa acquisire e utilizzare dati di addestramento responsabili, affrontando argomenti che vanno dal permesso dell’utente, la privacy e la sicurezza a come gli individui sono compensati per il loro lavoro come parte della catena di approvvigionamento dell’intelligenza artificiale. Siamo lieti di lavorare con Appen e la nostra comunità multistakeholder per fornire indicazioni pratiche per lo sviluppo responsabile dell’apprendimento automatico in tutto il mondo.”

Unitevi ai leader del settore il 14 ottobre per la conferenza annuale di Appen Train AI, che fornisce ai leader la fiducia per lanciare l’intelligenza artificiale oltre il pilotaggio e nella produzione. Una raccolta curata di argomenti insegnerà come scalare con successo i programmi di intelligenza artificiale con informazioni azionabili e raggiungere un ritorno sugli investimenti più veloce. Kay Firth-Butterfield sarà l’oratore principale che presenterà sull’importanza delle pratiche di intelligenza artificiale responsabili e degli strumenti disponibili per i leader per garantire che gli standard etici siano rispettati.