Implementing Responsible AI: A Life-Cycle Reference Model Based on FATES Principles

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1142/s0219649225500789
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper presents a conceptual framework for the responsible use of Artificial Intelligence (AI), based on Fairness, Accountability, Transparency, Equity and Safety (FATES) principles. The FATES framework was directly influenced by global initiatives for designing, developing and deploying AI platforms and systems. As AI becomes increasingly embedded in various domains and sectors of industry and society, there is a critical need to monitor its responsible use. This conceptual paper first addresses the challenges of implementing AI for good, and for all. Next, it introduces the FATES principles for ethical AI practices. While discussing good practices for designing, developing and deploying AI responsibly, it synthesises insights from global public and private sector initiatives, differences between developed and developing economies and perspectives of academic scholars, policy makers, technology providers, mass media and, most importantly, the individuals and communities who adopt AI. This paper concludes with a Life-Cycle Reference Model for Responsible AI. We acknowledge that the reference model and its application to the AI implementation life-cycle are contextual. The specifics of the sector and use case determine much of assessing responsible use. Accordingly, we propose a general reference model that may be contextualised.