Lessons Learned from Assessing Trustworthy AI in Practice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Building artificial intelligence (AI) systems that adhere to ethical standards is a complex problem. Even though a multitude of guidelines for the design and development of such trustworthy AI systems exist, these guidelines focus on high-level and abstract requirements for AI systems, and it is often very difficult to assess if a specific system fulfills these requirements. The Z-Inspection® process provides a holistic and dynamic framework to evaluate the trustworthiness of specific AI systems at different stages of the AI lifecycle, including intended use, design, and development. It focuses, in particular, on the discussion and identification of ethical issues and tensions through the analysis of socio-technical scenarios and a requirement-based framework for ethical and trustworthy AI. This article is a methodological reflection on the Z-Inspection® process. We illustrate how high-level guidelines for ethical and trustworthy AI can be applied in practice and provide insights for both AI researchers and AI practitioners. We share the lessons learned from conducting a series of independent assessments to evaluate the trustworthiness of real-world AI systems, as well as key recommendations and practical suggestions on how to ensure a rigorous trustworthiness assessment throughout the lifecycle of an AI system. The results presented in this article are based on our assessments of AI systems in the healthcare sector and environmental monitoring, where we used the framework for trustworthy AI proposed in the Ethics Guidelines for Trustworthy AI by the European Commission’s High-Level Expert Group on AI. However, the assessment process and the lessons learned can be adapted to other domains and include additional frameworks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,339 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,038 |
| Communication savante | 0,024 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».