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IBM將捐贈(zèng)一系列開源工具包 旨在幫助將可信賴的AI構(gòu)建到Linux Foundation項(xiàng)目

2022-06-23 19:10:21 編輯:司嬌欣 來(lái)源:
導(dǎo)讀 IBM在由Todd撰寫的博客文章中說(shuō):向LFAI捐贈(zèng)這些項(xiàng)目將進(jìn)一步推動(dòng)創(chuàng)建負(fù)責(zé)任的AI驅(qū)動(dòng)技術(shù)的使命,并使更大的社區(qū)能夠挺身而出并在Linux

IBM在由Todd撰寫的博客文章中說(shuō):“向LFAI捐贈(zèng)這些項(xiàng)目將進(jìn)一步推動(dòng)創(chuàng)建負(fù)責(zé)任的AI驅(qū)動(dòng)技術(shù)的使命,并使更大的社區(qū)能夠挺身而出并在Linux Foundation的治理下共同創(chuàng)建這些工具。” Moore,Sriram Raghavan和Aleksandra Mojsilovic。

具體來(lái)說(shuō),IBM正在貢獻(xiàn)AI Fairness 360 Toolkit,Adversarial Robustness 360 Toolbox和AI Explainability 360 Toolkit。AI Fairness 360 Toolkit允許開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家檢測(cè)并減輕機(jī)器學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集中不必要的偏差。與其他資源一起,它提供了大約70個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)測(cè)試偏差,并提供11種算法來(lái)減輕數(shù)據(jù)集和模型中的偏差。Adversarial Robustness 360 Toolbox是一個(gè)開源庫(kù),可幫助研究人員和開發(fā)人員保護(hù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)免受對(duì)抗性攻擊。同時(shí),AI Explainability 360工具包提供了一組算法,代碼,指南,教程和演示,以支持機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性和可解釋性。

作為L(zhǎng)inux Foundation項(xiàng)目,LFAI提供了與供應(yīng)商無(wú)關(guān)的空間來(lái)促進(jìn)人工智能(AI),機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)開源項(xiàng)目。它得到了AT&T,百度,愛(ài)立信,諾基亞,騰訊和華為等主要組織的支持。

IBM去年加入LFAI,并幫助建立了其可信賴的AI委員會(huì),該委員會(huì)致力于定義和實(shí)施對(duì)AI部署的信任原則。

在宣布其LFAI貢獻(xiàn)時(shí),IBM指出,在構(gòu)建可信賴和公平的AI方面,“技術(shù)只是等式的一部分”。博客文章說(shuō):“在這項(xiàng)任務(wù)中,社會(huì)科學(xué),政策和立法以及各種觀點(diǎn)的貢獻(xiàn)與技術(shù)本身同樣重要。”

世界各地的政府都在解決這個(gè)問(wèn)題。例如,歐洲委員會(huì)在2月發(fā)布了有關(guān)AI法規(guī)的白皮書。同時(shí),加拿大,法國(guó),澳大利亞,德國(guó),,,,墨西哥,新西蘭,韓國(guó),新加坡,斯洛文尼亞,英國(guó),和正在建立全球人工智能合作伙伴關(guān)系(GPAI)。

作為鼓勵(lì)鼓勵(lì)負(fù)責(zé)任的技術(shù)部署的更廣泛努力的一部分,IBM周一還宣布了其開源社區(qū)資助的最新資助接受者。該贈(zèng)款旨在幫助代表性不足的社區(qū)創(chuàng)造新的技術(shù)機(jī)會(huì)。最新的一筆贈(zèng)款將撥給位于哥倫比亞的PionerasDev,這是一個(gè)非營(yíng)利性組織,旨在幫助哥倫比亞的婦女和女孩學(xué)習(xí)編碼。


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