The ACHILLES project: Human-centric machine learning – lighter, clearer, safer
2025-02-05 08:22:09
阿喀琉斯项目代表了欧洲内部可信赖,道德和可持续人工智能(AI)系统的发展迈出的重要一步。通过将严格的法律和道德框架与高级技术能力相结合,该项目旨在确保AI技术尊重人类价值观,同时满足严格的监管要求。### Key Components of the Project####道德和法律框架 - **核心体系结构设计:**初始阶段着重于设计与公平,透明度,问责制和隐私等道德原则保持一致的核心体系结构。 - **法律映射:**详细的现有法律和法规映射,以确保遵守《欧盟AI法案》和其他相关立法。####技术工具包- **Compliance Toolkit:** Development of tools that help developers adhere to legal requirements while maintaining technical efficiency. - **数据操作模块:**用于安全处理敏感数据的高级模块,包括合成数据生成技术以最大程度地降低隐私风险。###迭代周期:从设计到部署1。** 1年(2024年11月 - 2025年10月)** - **设计阶段:**建立了核心建筑和道德/法律框架。 - **初始工具包:**开发受实际用例启发的早期技术工具包。2。** 2年(2025年11月至2026年10月)** - **原型发行:**符合性工具,数据处理模块和其他关键组件的早期版本已发布。 - **验证飞行员:**在受控环境中进行初始测试,以收集反馈和完善解决方案。3。** 3年级(2026年11月 - 2027年10月)** - **扩展演示:**在各个部门(包括医疗保健,身份验证和内容创建)中,系统更广泛地应用。 - **改进:**持续改进隐私保护模块和强大的数据处理技术。4。** 4年(2027年11月 - 2030年10月)** - ** beta释放致命的IDE:**全面的生态系统可用于更广泛的测试。 - **最终验证:**在现实世界中的用例中进行全面验证,包括广泛的用户研究和公众参与。###成功指标阿基里斯通过几个关键绩效指标(KPI)来衡量成功: - **减少偏差:**使用基准数据集,检测到的偏差最高可减少40%。 - **隐私指标:**相对于实际数据,生成少于5%的性能损失的综合数据,并确保至少90%的用户个人信息合规性。 - **用户信任和满意度:**通过对最终用户和开发人员的预/后调查来衡量,将AI的公平性和透明度感知提高了30–40%。 - **减少能源:**与已建立的基准相比,每个预测的能源消耗至少35%,同时保持高性能效率。###开放科学与协作该项目遵守开放科学原则: - **开源工具包:**在允许许可下,在GitHub等平台上发布许多模块和库。 - **公共研讨会:**组织定期的跨学科活动,以完善系统模块并收集利益相关者的意见。 - **标准化参与:**积极参与与ISO,CEN-CENELEC委员会和其他工作组的讨论,以塑造未来的技术标准。###现实世界应用阿喀琉斯将通过四种关键用例来验证:1。**身份验证:**具有严格隐私约束的自动化文档检查和面部识别。2。**内容创建(Scripta):** AI生成的电影或文学作品的脚本,将创造力与道德监督之间取得平衡。3。**药品(HERA):**临床试验和质量保证中的AI辅助合规性监测和知识管理。4。**医疗保健:**高级数据处理和AI驱动的决策支持系统。### 结论阿喀琉斯不仅在于开发尖端技术;it's about creating a holistic approach to AI development that respects ethical norms, legal requirements, and environmental sustainability.By fostering an open ecosystem of collaboration and innovation, ACHILLES aims to set new benchmarks for Trustworthy AI globally.有关该项目的更多信息,包括即将举行的研讨会和早期进入阿喀琉斯IDE,请访问[www.achilles-project.eu](http://www.achilles-project.eu)。###免责声明根据101189689授予协议,该项目已从欧盟的Horizon Europe研究与创新计划中获得了资金。这阿喀琉斯项目