AI Safety는 정의 불가능한 인간 피해를 계산하려 하며 Law Zero의 실패를 반복하고 있다
AI Safety is uncomputable. It's Law Zero all over again
Hugging Face가 Text-to-Image 모델의 6가지 편향 소스(학습 데이터, 데이터 필터링, 추론, 잠재 공간, 사후 필터링, 사용 맥락)를 체계적으로 분석해 평가 방법론 정립
Ethics and Society Newsletter #4: Bias in Text-to-Image Models
Hugging Face가 6가지 윤리 카테고리 태그와 커뮤니티 기반 검증 체계를 도입해 개방형 ML 아티팩트의 잠재적 해악을 체계적으로 식별 및 제어
Ethics and Society Newsletter #3: Ethical Openness at Hugging Face
Hugging Face가 Diffusers 라이브러리에 윤리 프레임워크를 도입해 커뮤니티 기여와 기술 의사결정의 투명성 및 책임성 강화
Ethical Guidelines for developing the Diffusers library
Hugging Face가 머신러닝 개발 전 과정에서 편향을 감지하고 문서화하는 도구 및 방법론 제시로 모델 개발 시 사회적 영향 평가 체계 구축
Let's talk about biases in machine learning! Ethics and Society Newsletter #2