AIポリシー@🤗：AIの説明責任に関する米国NTIAのコメント依頼への回答

AIポリシー@🤗：米国NTIAのコメント依頼への回答

6月12日、Hugging Faceは米国商務省NTIAからのAI責任ポリシーに関する情報提供依頼に対して回答を提出しました。私たちの回答では、AIの責任プロセスを推進するために文書化と透明性の基準の役割を強調し、また、前例のない成長があらゆる質問を生み出しているこの技術の見通しに取り組むために、技術の多様な関係者の広範な専門知識、視点、スキルに頼る必要性を強調しました。

Hugging Faceの使命は、「良い機械学習を民主化すること」です。私たちは、この文脈での「民主化」という用語を、機械学習システムを開発・展開するだけでなく、多くの関係者が理解し、尋問し、批判できるようにすることを意味するものと理解しています。そのために、私たちは教育活動、文書化への焦点、コミュニティガイドラインや責任あるオープンなアプローチへの取り組みを通じて透明性と包括性を促進してきました。また、技術的なバックグラウンドのレベルに関わらず、すべての人々がMLデータセットとモデルを分析できるようにするためのノーコードおよびローコードツールの開発も行っています。これにより、MLシステムの制約をよりよく理解し、これらのシステムによって利用者と影響を受ける人々に安全に活用される方法をより良く理解することができます。これらのアプローチは、特に私たちが主催した大規模な多学際的研究プロジェクトでの責任促進において、既にその有用性を証明しています（プロジェクトの社会的な利害に関するブログシリーズを参照してください）。最近のBigCodeプロジェクト（そのガバナンスについてはこちらで詳述しています）も含め、

具体的には、以下のような責任機構の推奨事項を示します：

• 責任機構は、MLの開発プロセスのすべての段階に焦点を当てる必要があります。完全なAI対応システムの社会的影響は、完全に予測不可能な方法で開発の各段階での選択に依存しており、展開段階にのみ焦点を当てた評価は、表面的な準拠に対応するだけで深層の問題に対処することはありません。
• 責任機構は、内部要件と外部アクセスを組み合わせる必要があります。良い文書化のような内部要件は、より責任ある開発を形成し、開発者の責任を明確にし、より安全で信頼性の高い技術を提供します。内部プロセスと開発の選択に対する外部アクセスは、主張や文書化を検証し、技術の多くの利害関係者が開発チェーンの外にいるため、その進化を意味のある形で形作り、関与させるために必要です。
• 責任機構は、開発者だけでなく、多学際的な研究コミュニティ、提唱団体、政策立案者、ジャーナリストなど、可能な限り幅広い貢献者からの参加を求めるべきです。ML技術の急速な普及の変革的な影響を理解することは、任意の単一の組織の能力を超えた課題であり、広範な研究コミュニティとその直接の利用者や影響を受ける人々の幅広いスキルと専門知識を活用する必要があります。

これらの目標を達成するために、MLアーティファクト自体とその評価結果の両方で透明性を優先することが重要だと考えています。より詳細な回答は、こちらでご覧いただけます。

• 低リソースASRのためのMMSアダプターモデルの微調整
• Hugging Faceのパネル
• Open LLMのリーダーボードはどうなっていますか？

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