Несомненно полезная визуализация онтологии инициатив Data and AI for Good [1]. Автор Jake Porway, сооснователь проекта DataKind просистематизировал несколько десятков инициатив по неплохой методологии [2] собрал вот такую визуальную картину.
Если кратко, то у инициатив "за всё хорошее" в данных и в ИИ есть два вектора:
- уменьшить ущерб
- увеличить пользу
Думают об этом, создают проекты, сообщества, инициативы, регулирование и кодексы очень многие. С разными подходами и этическими базисами. Ещё до рисования этой картинки и текста, летом 2021 года автор собирал кластеры участников процесса и получилось неплохо.
Ссылки:
[1] https://data.org/news/a-taxonomy-for-ai-data-for-good/
[2] https://data.org/wp-content/uploads/2022/02/Landscape-Methodology_FINAL.pdf
[3] https://docs.google.com/document/d/1WoIQUJHFSMG-biaB5pNPdrPauK2Sn920VAvP68dyQ1I/edit
#data4good #ai4good #data #policies
Если кратко, то у инициатив "за всё хорошее" в данных и в ИИ есть два вектора:
- уменьшить ущерб
- увеличить пользу
Думают об этом, создают проекты, сообщества, инициативы, регулирование и кодексы очень многие. С разными подходами и этическими базисами. Ещё до рисования этой картинки и текста, летом 2021 года автор собирал кластеры участников процесса и получилось неплохо.
Ссылки:
[1] https://data.org/news/a-taxonomy-for-ai-data-for-good/
[2] https://data.org/wp-content/uploads/2022/02/Landscape-Methodology_FINAL.pdf
[3] https://docs.google.com/document/d/1WoIQUJHFSMG-biaB5pNPdrPauK2Sn920VAvP68dyQ1I/edit
#data4good #ai4good #data #policies