Là bản dịch tài liệu báo cáo do Viện Dữ liệu Mở - ODI (Open Data Institute) nghiên cứu, sản xuất và xuất bản vào tháng 12/2014. Các tác giả chính của nó gồm Ben Snaith, Sophia Worth và Elena Simperl, với sự hỗ trợ thêm từ Neil Majithia.
Để việc sử dụng AI an toàn và tin cậy, sự minh bạch dữ liệu AI là đặc biệt cần thiết. Các đối tượng khác nhau cần sự minh bạch dữ liệu AI cho các mục đích khác nhau:
Các nhà khoa học và nhà phát triển yêu cầu minh bạch dữ liệu để tái tạo và rẽ nhánh các mô hình
Các nhà nghiên cứu AI có trách nhiệm (RAI) có quan tâm trong việc trả lời các vấn đề về công bằng, định kiến và thực hành dữ liệu và vì thế yêu cầu quyền truy cập tới thông tin về dữ liệu đào tạo, tăng cường dữ liệu và tương tự
Các nhà hoạch định chính sách và các cơ quan quản lý có trách nhiệm đảm bảo sử dụng AI an toàn và có trách nhiệm, và cần hiểu các thực hành hiện hành để đảm bảo rằng các bổn phận của việc làm luật (chẳng hạn như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu) sẽ được tuân thủ, hoặc đề xuất quy định hoặc thỏa thuận mới để cải thiện các thực hành
Các thành viên của công chúng muốn hiểu các mô hình và công cụ AI nào là an toàn và có đạo đức
Những người sáng tạo muốn biết dữ liệu bản quyền hoặc sở hữu trí tuệ của họ có được sử dụng trong quá trình đào tạo một số mô hình nhất định hay không
Các nhà báo muốn tiết lộ các tác hại tiềm tàng trong việc đào tạo và sử dụng AI, và vì thế cần có khả năng để bám theo dữ liệu suốt toàn bộ vòng đời
Các luật sư có thể bảo vệ hoặc truy tố hành vi vi phạm bản quyền hoặc xử lý dữ liệu không phù hợp trong các mô hình đào tạo.
Tự do tải về bản dịch sang tiếng Việt của tài liệu có 32 trang tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/x5fsfkjuan324xjmqkl0g/Building_a_user-centric_AI_data_transparency_approach_Vi-16012025.pdf?rlkey=1jnon3ht060n469natp0kdflm&st=izw265ep&dl=0
Xem thêm:
Blogger: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com
Tác giả: Nghĩa Lê Trung
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Dữ liệu để phân loại AI
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt
Mark Zuckerberg: DeepSeek cho thấy vì sao nước Mỹ phải là ‘tiêu chuẩn nguồn mở toàn cầu’ của AI; không có lý do gì để suy nghĩ lại về việc chi tiêu