연구를 영향력으로 전환
TRAILAB은 영향력이 크고 상업적으로 지속 가능하며 신뢰할 수 있고 성찰적인 AI 생태계를 위한 비영리 촉매제입니다. 우리는 기술적, 법적, 윤리적 전문 지식을 함께 모아 사람들이 사용할 수 있는 방법, 증거 및 거버넌스 리소스로 변환합니다.
TRAILAB이 귀하를 지원하는 방법
TRAILAB은 AI를 구축, 평가, 관리하기 위한 지식을 개발하기 위해 여러 분야에 걸쳐 작업합니다. 이 세 가지 원칙은 조직에 보다 명확한 조치 기반을 제공하는 방법론을 만듭니다.
불확실성 정량화, 인과성, 설명 가능성, 견고성 및 안전성에 대한 연구 전문 지식.
시스템의 동작을 검사하고, 불확실성을 측정하고, 한계를 밝히는 기본 접근 방식입니다.
실제 상황에서 시스템을 테스트하기 위한 평가 프로토콜, 결정 임계값 및 증거 요구 사항.
시스템이 지원할 수 있는 것과 사람들이 개입해야 하는 시기를 명확히 하는 시연 및 운영 조건입니다.
기본권, 규제, 표준, 책임 및 감독에 대한 전문 지식.
법적 및 규제 의무를 기술적, 조직적 선택을 알리는 질문으로 변환합니다.
증거를 책임 있는 조치와 연결하는 위험, 문서화 및 책임 구조.
배포 및 감독 프로세스에 표준을 구현합니다.
인간의 주체성, 존엄성, 창의성, 돌봄 및 참여에 대한 전문성.
AI가 인간의 판단과 행동 능력을 강화하거나 약화시키는 시점을 조사하는 메커니즘.
개발 프로세스에 적법성, 구현 경험 및 이해관계자 영향을 포함시킵니다.
시스템 성능뿐만 아니라 채택으로 인한 인간의 광범위한 결과를 평가합니다.
TRAILAB이 귀하를 지원하는 방법
우리의 전문 지식은 각 협력자가 해결해야 하는 문제에 맞춰 적절한 자원을 개발하고 작업 환경에 대응합니다.
불확실성과 책임이 중요한 주요 부문에서 AI 신뢰성을 구축하세요. 대규모 배포를 시작하기 전에 복잡한 AI 채택 질문을 테스트 가능한 연구 프로그램, 증거 및 프로토타입으로 전환하세요.
공개 질문을 해결하기 위해 새로운 방법, 평가 프로토콜 또는 연구 인프라를 개발합니다. 실제 환경에 적용할 수 있는 검증 프로그램이나 프로토타입을 만듭니다.
기술적 증거를 책임 있는 조달, 감독 및 정책 구현을 지원하는 거버넌스, 표준 및 제도적 학습으로 변환합니다.
야심 찬 AI 연구, 혁신 및 공익 프로그램에 대한 보완적인 전문 지식을 연결합니다.
AI가 참여, 창의성, 권리 및 인간 행위성에 어떻게 영향을 미치는지 다루고 이러한 우려 사항을 디자인 및 거버넌스에서 실행 가능하게 만듭니다.
연구에 기초
TRAILAB은 불확실성 정량화, 안전, 인과성, 설명 가능성 및 AI 거버넌스 분야에서 10년 간의 작업을 기반으로 구축되었습니다.
