論文の概要: Open Datasheets: Machine-readable Documentation for Open Datasets and Responsible AI Assessments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06153v2
• Date: Thu, 28 Mar 2024 02:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 21:12:21.948328
• Title: Open Datasheets: Machine-readable Documentation for Open Datasets and Responsible AI Assessments
• Title（参考訳）: Open Datasheets: オープンデータセットと責任のあるAIアセスメントのためのマシン可読ドキュメンテーション
• Authors: Anthony Cintron Roman, Jennifer Wortman Vaughan, Valerie See, Steph Ballard, Jehu Torres, Caleb Robinson, Juan M. Lavista Ferres,
• Abstract要約: 本稿では、オープンデータセットのための、ノーコードで機械可読なドキュメントフレームワークを紹介する。 このフレームワークは、オープンデータセットの理解性とユーザビリティを改善することを目的としている。 このフレームワークは、研究や意思決定に使用されるデータの質と信頼性を高めることが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.125552623625806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a no-code, machine-readable documentation framework for open datasets, with a focus on responsible AI (RAI) considerations. The framework aims to improve comprehensibility, and usability of open datasets, facilitating easier discovery and use, better understanding of content and context, and evaluation of dataset quality and accuracy. The proposed framework is designed to streamline the evaluation of datasets, helping researchers, data scientists, and other open data users quickly identify datasets that meet their needs and organizational policies or regulations. The paper also discusses the implementation of the framework and provides recommendations to maximize its potential. The framework is expected to enhance the quality and reliability of data used in research and decision-making, fostering the development of more responsible and trustworthy AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、オープンデータセットのためのノーコードで機械可読なドキュメンテーションフレームワークを紹介し、責任あるAI(RAI)の考察に焦点をあてる。 このフレームワークは、オープンデータセットの理解性とユーザビリティの向上、発見と使用の容易化、コンテンツとコンテキストの理解の向上、データセットの品質と正確性の評価を目的としている。 提案されたフレームワークは、データセットの評価を合理化して、研究者やデータサイエンティスト、その他のオープンデータユーザが、ニーズや組織方針や規制を満たすデータセットを素早く特定するのに役立つように設計されている。 フレームワークの実装についても論じ、その可能性の最大化を推奨する。 このフレームワークは、研究や意思決定に使用されるデータの品質と信頼性を高め、より責任と信頼性の高いAIシステムの開発を促進することが期待されている。

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