Онтологии ИИ

Искусственный интеллект быстро стал краеугольным камнем технологий, существенно повлияв на европейский общественный и экономический ландшафт. Однако распространение ИИ также поднимает важные этические, правовые и нормативные проблемы. Проект CERTAIN (Сертификация этической и нормативной прозрачности в области искусственного интеллекта) решает эти проблемы, разрабатывая комплексную структуру, которая интегрирует соблюдение нормативных требований, этические стандарты и прозрачность в системы ИИ. В данной аналитической записке мы описываем методологические этапы создания основных компонентов этой структуры. В частности, мы представляем: (i) семантические операции машинного обучения (MLOps) для структурированного управления жизненным циклом ИИ, (ii) отслеживание происхождения данных на основе онтологий для обеспечения прослеживаемости и подотчетности, и (iii) рабочие процессы регуляторных операций (RegOps) для операционализации требований соответствия. Внедряя и проверяя свои решения в различных пилотных проектах, CERTAIN стремится к повышению уровня соответствия нормативным требованиям и продвижению ответственных инноваций в области ИИ, соответствующих европейским стандартам. - Towards a Framework for Supporting the Ethical and Regulatory Certification of AI Systems