A proposal to improve research in AI algorithm and data governance

Braga, Julião; Regateiro, Francisco; Stiubiener, Itana; Braga, Juliana Cristina

doi:10.31219/osf.io/sr7kt

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“…Isso significa que ela opera sob os mesmos princípios de autorregulação que governam a Internet. Artigos recentes propuseram que as reuniões anuais da GAIA (como as reuniões do IETF) sejam gerenciadas por meio de uma Organização Autônoma Descentralizada (DAO) [39,40,41]. Os autores continuam a recomendar esta proposta.…”

Section: Sobre As Outras Camadas Do Modelo Proposto Para Gaiaunclassified

Como a governança de múltiplas partes interessadas pode moldar a IA responsável

Braga,

Stiubiener,

Henriques

et al. 2024

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Este artigo apresenta uma abordagem única para a governança da Inteligência Artificial (IA), inspirada no modelo multissetorial de governança da Internet. Este modelo equilibra inovação, acessibilidade e ética, fornecendo um valioso arcabouço para o desenvolvimento e implantação de IA. A governança da Internet promoveu uma paisagem digital diversificada, impulsionando a conectividade global, o crescimento econômico e o progresso social através da colaboração entre governos, líderes da indústria, sociedade civil e especialistas técnicos. Este artigo defende a adaptação desta abordagem para a governança da IA, priorizando o desenvolvimento responsável e o bem-estar humano. Assim como a governança da Internet, a governança da IA deve ir além dos algoritmos e dados para abordar preocupações éticas, impactos nos direitos humanos e sustentabilidade ambiental. O artigo explora como os princípios de governança da Internet podem mitigar os riscos da IA, incluindo viés algorítmico e discriminação. Ao aproveitar os sucessos e lições da governança da Internet, podemos navegar na complexa paisagem da IA em direção a um futuro onde a IA beneficia a humanidade. O artigo discute ainda mais o potencial de aplicar os arcabouços de governança da Internet à IA, destacando os desafios e oportunidades futuros. Propõe passos para estabelecer um modelo de governança de IA colaborativo e eficaz, garantindo que a IA continue a impulsionar o progresso e permaneça uma força para o progresso positivo nos anos vindouros.

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Section: Sobre As Outras Camadas Do Modelo Proposto Para Gaiaunclassified

Como a governança de múltiplas partes interessadas pode moldar a IA responsável

Braga,

Stiubiener,

Henriques

et al. 2024

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“…This means that it operates under the same principles of self-regulation that govern the Internet. Recent articles have proposed that GAIA annual meetings (as IETF meetings) be managed through a Decentralized Autonomous Organization (DAO) [40,41,42]. The authors continue to recommend this proposal.…”

Section: About the Other Layers Of The Proposed Model For Gaiamentioning

confidence: 99%

How multistakeholder governance can shape reponsible AI

Braga,

Stiubiener,

Henriques

et al. 2024

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This paper introduces a unique approach to AI overnance, drawing inspiration from the successful multitakeholder model of Internet governance. This model balances innovation, accessibility, and ethics, providing a valuable framework for AI development and deployment. Internet governance has fostered a diverse digital landscape, promoting global connectivity, economic growth, and social progress through collaboration among governments, industry leaders, civil society, and technical experts. This paper advocates for adapting this approach to AI governance, prioritizing responsible development and human well-being. Like Internet governance, AI governance should extend beyond algorithms and data to address ethical concerns, human rights impacts, and environmental sustainability. The paper explores how Internet governance principles can mitigate AI risks, including algorithmic bias and discrimination. By leveraging the successes and lessons of Internet governance, we can navigate the complex AI landscape towards a future where AI benefits humankind. The paper further discusses the potential of applying Internet governance frameworks to AI, highlighting future challenges and opportunities. It proposes steps to establish a collaborative and effective AI governance model, ensuring that AI continues to drive positive progress.

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“…This can be seen in Figure 8, where all the relationships needed to complete the ontology graph are also shown. Thus, the complete ontology proposed was constructed and saved in the file decom.ttl, which is available on the OSF platform [Braga et al 2022]. The topology for this example is also available in the same place, under the name dao.ttl 2 .…”

Section: How To Use the Protégé To Implement This Graphical Ontologymentioning

confidence: 99%

A partial ontology on DAOs, built manually

Braga¹,

Regateiro²,

Stiubiener³

et al. 2023

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This work presents a manually built ontology to aggregate knowledgeof Decentralized Autonomous Organizations (DAOs) obtained from web pages.An ontology is a formal description of knowledge as a set of concepts withina domain and the relationships between them, providing a common vocabularyfor researchers to share information. Ontology construction from text invol-ves analyzing collected text, identifying relevant terms and concepts, and re-presenting the ontology using representation languages such as OWL, RDF, orRDFS. Manual ontology construction can be performed using applications suchas Prot ́eg ́e. This work describes the methodology used, how to use the ontologycreated through Prot ́eg ́e using SPARQL, and presents future work proposals,including creating the same ontology using Deep Learning.

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A proposal to improve research in AI algorithm and data governance

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