Badania i polityka

Odpowiedzialna AI i etyka

Badamy, jak sprawić, by AI w praktyce szanowała ludzkie wartości: sprawiedliwość, przejrzystość i odpowiedzialność. Publikujemy na ten temat analizy i raporty techniczne.

Nasze priorytety

Ograniczanie stronniczości

Metody wykrywania i ograniczania stronniczości w systemach AI, także wtedy, gdy do testów dostępne są tylko dane syntetyczne lub zanonimizowane.

Przejrzystość

Zasady i narzędzia wyjaśnialności oraz dowody zamiast deklaracji: kiedy wyniki testów naprawdę potwierdzają sprawiedliwość i odporność systemu.

Odpowiedzialność

Kto odpowiada za decyzje podejmowane przez AI, także gdy o wdrożeniu modelu decyduje inny model, sędzia LLM, w procesach MLOps.

Zarządzanie AI w organizacjach

Rekomendacje, jak przełożyć zasady etyczne na procedury: kontrolę jakości, audyty i dokumentację zgodną z unijnym AI Act.

Plan działań

2026

Bias Detection Under Article 4a of the EU AI Act: When Synthetic, Anonymised or Differentially Private Data Is Enough. Technical evidence options, a simulation study and a real-data replication

Zapowiedzi na 2027

Tematy raportów technicznych i badań, które planujemy opublikować do końca 2027 roku. Ukażą się w języku angielskim.

LLM judges
Compliance evidence
i wiele innych

Artykuły z tego obszaru

Artykuły na ten temat znajdziesz w dziale Research & Insights.