GRF · Governance dell'IA e del digitale
Questioni disciplinari e istituzionali
La governance dell'IA e del digitale è lo studio e la pratica di come le istituzioni dirigono, controllano e rispondono dei sistemidi IA e digitali. Attinge al diritto, all'amministrazione pubblica, all'informatica, all'etica e alla gestione del rischio. La sua rilevanza è cresciuta man mano che l'IA passa dalla ricerca ai servizi pubblici e che identità digitale, pagamenti e scambio di dati diventano infrastrutture. Questa pagina definisce il campo e le questioni istituzionali che solleva; Home di Governance dell'IA e del digitale rimanda agli argomenti.
- Metodi STEM
- 4
- Metodi canonici applicati da questo campo
- Argomenti
- 8
- Pagine tematiche sul campo
- Controparti
- 10
- Piattaforme in campi condivisi nella rete
- Serie di rapporti
- 2
- Serie di Reports a cui contribuisce
Governance lungo l'intero ciclo di vita.
Governance applies at every stage of a system’s life: deciding whether to use AI at all, specifying requirements, procuring or building, testing before deployment, monitoring in use, handling complaints and incidents, and retiring the system. Each stage needs named roles, documented decisions and checks by someone independent of those who built or bought the system.
Il campo distingue diversi livelli. La governance organizzativa riguarda ruoli interni, politiche e supervisione. La governance regolamentare riguarda leggi, standard e autorità di vigilanza. La governance sociale riguarda la deliberazione pubblica, il controllo della società civile e i tribunali. La governance internazionale riguarda la cooperazione tra Stati e l'interoperabilità delle loro regole.
Panoramica del campo.
La schermata che un gruppo utilizzerebbe per seguire questo tema: misure, stati e decisioni. I nomi sono esempi e i valori sono illustrativi.
Problemi che le istituzioni affrontano.
Difficile da ispezionare
Modelli complessi e sistemi proprietari rendono difficile spiegare le decisioni o individuare gli errori.
Carenze di competenze
Molti enti pubblici non dispongono di personale in grado di specificare, testare e supervisionare i sistemi di IA.
Fornitori concentrati
La dipendenza da pochi fornitori di modelli, cloud e software limita il controllo e il potere negoziale.
Perché la governance determina gli esiti.
Lo stesso sistema di IA può essere vantaggioso o dannoso a seconda di come viene governato: se le persone possono contestarne gli output, se gli errori sono monitorati e se qualcuno ne risponde. I fallimenti ben documentati dei sistemi pubblici automatizzati sono stati in genere fallimenti di governance quanto di tecnologia: nessuna revisione umana, nessun canale di reclamo, nessuno che controllasse i tassi di errore.
Dove il campo si collega all'interno del Consortium.
Presso The Global Centre for Risk and Innovation (GCRI), Intelligenza artificiale e sistemi autonomi and Future of Work and Skills study AI’s technical and labour dimensions. At GRF, Policy Nexus riunisce sulla progettazione delle politiche. Presso Global Risks Alliance (GRA), Fintech Nexus costruisce una comprensione condivisa nel settore della finanza digitale. Il contesto dei diritti decisionali stabilisce chi decide.
Pagine in Questioni disciplinari e istituzionali.
Domande e risposte.
La governance dell'IA è la stessa cosa della regolamentazione dell'IA?
Su quali metodi si basa la piattaforma?
La piattaforma si occupa dell'IA del settore privato?
Perché confrontare le istituzioni anziché raccomandare un modello?
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