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面向 DIKW 图谱的 AI 治理技术化方法研究(DIKWP团队2022年指导的毕业硕士论文摘要)

已有 615 次阅读 2022-6-30 11:30 |系统分类:论文交流

 

 

 


   目:    面向DIKW图谱AI治理技术化方法研究     

   者:       雷羽潇     

指导教师:             段玉聪 齐琦     

   业:            计算机科学与技术    

 时    间:              


摘要

现如今,人工智能系统已经在各个领域得到了广泛应用并取得了诸多成就但是算法偏差、歧视性决策结果、隐私资源泄露等等问题也随之而产生导致对互联网用户的公平性、安全性、自主性权利的损害。同时,关于人工智能系统的使用与治理的相关法律还处于刚刚出台后的适应期,在实际应用过程中的技术化程度处于较低水平随着互联网技术发展革新的速度越来越快,社会个体发展理解、吸收、整合和治理互联网技术的能力却进展缓慢。面对数量众多的互联网数字资源,人工智能系统“技术越界”现象的频频发生,引发了对于人工智能道德和伦理问题上的争议如何在人工智能技术下对其实行行之有效的网络治理是当今互联网世界的一次重大挑战。

在本文中,基于DIKW图谱技术对互联网中交互行为所产生的资源进行融合建模由建模得到的数据图谱、信息图谱、知识图谱共同组成DIKW图谱。人工智能系统根据建模所得内容对决策过程的参与方权利与责任和决策资源分配做出细化规定。主要内容如下:

(1) 建立意图模型和价值模型在意图模型中划分资源流通过程不同参与方的意图体系树,基于细化后的意图进行精准的决策处理。价值模型包括公平性的四项基本原则,安全性的人身安全与财产安全两种类型,以及对参与方在人工智能决策过程中自主选择权和控制权的保证。

(2) 对人工智能自动化决策过程中资源在不同参与方之间流通过程进行建模,资源的流动包括资源采集、资源建模、意图识别和资源传输四个阶段。在本文中,基于《中华人民共和国个人信息保护法》中的部分内容,规范人工智能系统在自动化决策的资源采集、存储和建模和意图识别获取等过程中的行为。在意图识别环节中,建立意图模型和价值模型的基本结构体系。在资源传输阶段,AI系统根据划分完成的意图体系树对传输资源进行处理,并在已建立完成的价值模型的要求下,从安全性、公平性、自主性三个价值角度,在有必要的情况下对传输资源进行匿名化处理。匿名化处理的方法包括数据、信息、知识和群体四种不同的类型

(3) 以新冠肺炎期间密切接触者的流行病学调查和后续隔离期间的资源分配为例,对人工智能系统的治理技术化框架进行仿真模拟

 

关键词:DIKW图谱技术、人工智能治理、意图模型、价值模型、资源流通





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