모든 템플릿

AI 편향 위험 평가 맵

Riley Coleman

0 보기
0 사용
0 좋아요

보고하기

내용 개요:

모든 편향 위험이 동일하지 않습니다. 일부 이해관계자 그룹은 데이터에서 과소 대표되어 있거나 경계 사례에 속하기 때문에 편향 가능성이 더 높습니다. 다른 그룹은 위험이 발생하면 치명적인 결과를 초래할 수 있으며, 이는 확률이 높거나 피해 회복이 어려운 경우이거나 이미 취약한 상태일 수 있습니다.

이 보드는 모든 이해관계자 그룹을 위한 두 가지 차원을 평가하도록 도와주며, 어디에 집중적으로 편향 완화 노력을 해야 할지 알게 합니다.

각 그룹에 대해 다음의 기준으로 평가합니다:

  • 편향 가능성: 이들은 데이터 학습에서 얼마나 잘 대표되고 있습니까? 엣지 케이스 패턴에 속하나요? 데이터 소스에 역사적 편향이 내포되어 있습니까?

  • 손해의 심각성: 이들에게 어떤 위험이 따릅니까? 문제가 생길 경우 회복할 수 있습니까? 이미 취약한 상태에 놓여 있는가요?

이 보드가 이루고자 하는 것:

이해관계자 그룹을 네 가지 영역으로 맵에 나타낸 위험도 맵: 중요, 높음, 중간, 낮음.

명확하고 우선적으로 정리된 목록을 얻게 되어, 모든 것을 한 번에 수정하려고 하는 대신 어떤 그룹이 먼저 개입이 필요한지 정확히 알 수 있습니다.

누가 가장 큰 혜택을 받나요:

프로덕트 매니저, 데이터 과학자, 리스크 및 규정 준수 팀, 그리고 AI 시스템이 불균형적인 해를 끼치지 않도록 책임을 지는 모든 사람에게 필수입니다. 규제를 많이 받거나 높은 위험을 관리하는 분야에서 일하는 팀에게 특히 중요합니다.

사용 방법:

60분 동안 진행하세요. 두 번째 보드에서 각 이해관계자 그룹의 가능성과 심각도를 평가하고, 이를 리스크 맵에 표시하세요.

이 보드는 특정 프로젝트용이라 새로운 AI 프로젝트마다 반복해야 하지만, 기본적인 프레임워크는 동일합니다.

AI 편향 완화 워크숍 시리즈의 일부 (보드 3에서 4까지).

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.


카테고리

유사한 템플릿