Transparency and documentation
Artifacts required or recommended for explainability and oversight.
16 recursos
Tarjetas de modelo para el reporte de modelos
El artículo fundacional que introduce las tarjetas de modelo como un marco para documentar modelos de aprendizaje automático. Las tarjetas de modelo proporcionan documentación estandarizada que cubre usos previstos, métricas de rendimiento entre grupos, consideraciones éticas y limitaciones.
Guía de tarjetas de modelo de Hugging Face
Guía y plantillas de Hugging Face para crear tarjetas de modelo. Proporciona orientación práctica sobre cómo documentar detalles del modelo, usos previstos, sesgos y limitaciones, datos de entrenamiento y resultados de evaluación en un formato estandarizado.
Fichas técnicas para conjuntos de datos
Un marco de trabajo para documentar conjuntos de datos utilizados en aprendizaje automático. Las hojas de datos responden preguntas sobre motivación, composición, proceso de recopilación, preprocesamiento, usos, distribución y mantenimiento para facilitar el uso responsable de los datos.
Carte système GPT-4
La Tarjeta de Sistema de OpenAI para GPT-4 documenta las capacidades, limitaciones y evaluaciones de seguridad del modelo. Sirve como un ejemplo de documentación integral de sistemas de IA que abarca la evaluación de riesgos, mitigaciones de seguridad y consideraciones de implementación.
Cartes de modelo
Las fichas de modelo son plantillas estructuradas que proporcionan resúmenes estandarizados sobre cómo se diseñan y evalúan los modelos de IA. Funcionan como artefactos de documentación clave que respaldan las prácticas de IA responsable al promover la transparencia y la rendición de cuentas en el desarrollo de modelos.
Modelo de carte de modelo
Una plantilla estandarizada para crear tarjetas de modelo que documenten las características de rendimiento y el contexto de uso previsto de los modelos de aprendizaje automático e IA. La plantilla aborda la falta de procedimientos de documentación estandarizados para comunicar el rendimiento del modelo y otra información relevante a las partes interesadas.
Modelo de ficha técnica para conjunto de datos
Una plantilla para crear hojas de datos para conjuntos de datos, diseñada para mejorar la transparencia y la rendición de cuentas en sistemas de IA mediante documentación estructurada de las características del conjunto de datos. La plantilla ayuda a los profesionales a documentar sistemáticamente la creación, composición, procesos de recopilación y usos recomendados del conjunto de datos.
Modelo de ficha técnica para conjunto de datos (LaTeX)
Una plantilla para crear fichas técnicas de conjuntos de datos, diseñada para mejorar la transparencia y la rendición de cuentas en sistemas de IA mediante documentación estructurada de las características de los conjuntos de datos. La plantilla ayuda a los profesionales a documentar de manera sistemática la creación, composición, procesos de recopilación y usos recomendados de los conjuntos de datos.
Seguridad más allá del modelo: Introducción de las tarjetas de sistema IA
Red Hat presenta las tarjetas de sistemas de IA como un marco para documentar de manera transparente los despliegues de IA más allá de solo los modelos. El enfoque abarca diagramas de arquitectura, modelos constituyentes, fuentes de datos de entrenamiento, benchmarks de evaluación y correcciones de seguridad para permitir la inspección comunitaria y mejorar la gobernanza de sistemas de IA.
5 cosas que saber sobre las tarjetas de modelo de IA
Un artículo educativo que explica los aspectos clave de las tarjetas de modelo de IA, que son documentos que proporcionan transparencia sobre la creación, implementación y características de los modelos de IA. El recurso analiza los diferentes enfoques adoptados por empresas como Google e IBM para implementar prácticas de documentación de modelos.
Norma de registro de la Transparencia algorítmica - Guía para los organismos del sector público
Documento de orientación para organizaciones del sector público del Reino Unido sobre la implementación del Algorithmic Transparency Recording Standard. Proporciona una plantilla estandarizada para documentar información clave sobre herramientas algorítmicas utilizadas por entidades gubernamentales para mejorar la transparencia y la rendición de cuentas.
Guía de transparencia del Digital Services Act (DSA)
Una guía práctica para implementar los requisitos de transparencia bajo el Digital Services Act de la UE, con enfoque en la transparencia algorítmica y los procesos de moderación de contenido. El recurso incluye plantillas gratuitas para ayudar a los proveedores de servicios digitales a crear los informes de transparencia y las declaraciones de motivos requeridos.
Informe de Transparencia algorithmique de Wolt 2022
Informe de transparencia algorítmica de Wolt que documenta los algoritmos utilizados en las operaciones de su plataforma de entregas. El informe sigue plantillas gubernamentales de transparencia y proporciona una divulgación estructurada de los sistemas algorítmicos en uso, similar al enfoque del registro de algoritmos de la Ciudad de Ámsterdam.
Divulgations de systèmes IA
Este recurso describe marcos para las divulgaciones de sistemas de IA, incluyendo tanto informes confidenciales a autoridades gubernamentales como mecanismos de transparencia orientados al público. Discute el concepto de 'etiquetas nutricionales' de IA como formatos de divulgación estandarizados y accesibles que presentan información clave sobre modelos de IA de manera comparable.
Divulgación del uso de la IA - Modelo de divulgación de uso de la IA
Un modelo proporcionado por la Universidad de Princeton para divulgar el uso de herramientas de IA en la creación de documentos. El modelo incluye un lenguaje estándar indicando que se utilizó asistencia de IA y que el contenido fue revisado y editado por un humano.
Requisitos de divulgación de IA: Navegando las leyes estatales y las reglas de las plataformas
Este informe examina los requisitos de divulgación de IA a nivel estatal para anuncios y comunicaciones políticas en múltiples estados de EE. UU. Cubre las leyes aprobadas en California, Florida, Hawaii, Idaho, Indiana, Michigan, New York, Nevada, North Dakota, Oregon, Utah, Washington y Wisconsin que exigen la divulgación de contenido generado por IA, incluidos deepfakes en contextos políticos.