Solon Barocas 探讨模型可解释性的法律和政策影响 - TWiML Talk #219

这篇文章讨论了一个播客节目，该节目邀请了康奈尔大学信息科学助理教授 Solon Barocas。 谈话重点是机器学习模型可解释性的法律和政策影响。 讨论探讨了法律、政策和机器学习之间的脱节，以及弥合这一差距的必要性。 这一集还涉及了为机器学习制定伦理框架，以及 Barocas 的论文“可解释机器的直观吸引力”。 核心主题围绕着人工智能在各个领域中日益增长的使用所带来的挑战和机遇，以及建立明确的指导方针和法规的必要性。

• •播客节目讨论了机器学习模型可解释性的法律和政策影响。
• •谈话探讨了法律、政策和机器学习之间的差距。
• •这一集涉及了形式化机器学习的伦理框架。