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AIバイアスリスク評価マップ

Riley Coleman

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内容:

すべてのバイアスリスクが等しいわけではありません。 ある関係者グループはデータ内で過小評価されていたり、エッジケースに該当したりするため、バイアスの可能性がより高いです。他のグループは、事態が深刻であったり、損害が取り返しのつかないものであったり、すでに脆弱な状況に置かれていたりするため、バイアスが発生した場合の影響がより重大です。

このボードは、各関係者グループに対して両方の次元を評価するのに役立ち、どこに対策の努力を集中するべきかを把握できます。

各グループを以下の項目で評価します:

  • バイアスの可能性:訓練データにどの程度代表されているか。エッジケースのパターンに該当しているか。データソースに歴史的なバイアスが含まれているか。

  • 被害の深刻さ:彼らにとって何がかかっているのか。問題が起こった場合に回復可能か。すでに脆弱な立場にあるか。

これにより達成できること:

関係者グループをクリティカル、ハイ、ミディアム、ローの4つのゾーンにプロットするリスクヒートマップ。

優先順位付けされたリストを明確に示し、どのグループを先に介入する必要があるかが明らかになります。 一度にすべてを解決しようとするのではなく。

最大の利益を受けるのは:

プロダクトマネージャー、データサイエンティスト、リスクおよびコンプライアンスチーム、そしてAIシステムが不当な害を引き起こさないように責任を持つすべての人々。規制された領域や高いリスクがある領域で活動するチームにとって不可欠です。

使い方:

60分を確保してください。ボード2にある各関係者グループごとに進め、彼らのバイアスの可能性と深刻度のスコアを評価し、それをヒートマップにプロットします。

このボードはプロジェクト固有ですので、各新しいAIイニシアチブに対して繰り返すことになりますが、フレームワーク自体は変わりません。

AIバイアス緩和ワークショップシリーズの一部(ボード3から4)です。

Riley Coleman

Trustworthy AI Design Educator @ AI Flywheel

I help product and design professionals translate ambiguous ethical AI principles into tangible design decisions and new rituals that result in Trustworthy AI becoming the new industry norm.


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