ai-ethics
Appliquer les principes d'éthique de l'IA au développement
Auch verfügbar von: Joseph OBrien
Les systèmes d'IA peuvent perpétuer les biais et causer des préjudices sans garanties éthiques appropriées. Cette compétence fournit des indications complètes pour mettre en œuvre des mesures d'équité, détecter les biais, assurer la conformité réglementaire et construire des systèmes d'IA dignes de confiance.
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Teste es
Verwendung von "ai-ethics". Evaluate this hiring AI model for potential bias and recommend mitigation strategies
Erwartetes Ergebnis:
- **Bias Types to Check**: Historical bias from past hiring decisions, representation bias if training data underrepresents certain groups, measurement bias from proxy variables like ZIP code
- **Fairness Metrics to Apply**: Calculate demographic parity across gender, equalized odds for false positive/negative rates, predictive parity for precision
- **Recommended Mitigation**: Pre-processing (resampling and reweighting), in-processing (fairness constraints in loss function), post-processing (threshold adjustment per group)
- **Documentation Required**: Model card with purpose, training data description, performance by subgroup, limitations, and version history
Sicherheitsaudit
SicherThis is a pure prompt-based documentation skill with no code execution capabilities. The SKILL.md file contains only informational content about AI ethics principles, bias detection, governance frameworks, and regulatory compliance. No network calls, filesystem access, or command execution patterns were detected.
Qualitätsbewertung
Was du bauen kannst
Construire des modèles équitables
Appliquer des techniques de détection et d'atténuation des biais pendant le cycle de vie du développement du modèle pour prévenir les résultats discriminatoires.
Évaluer l'impact de l'IA
Conduire des évaluations d'impact éthique avant de déployer les fonctionnalités d'IA pour identifier les préjudices potentiels pour les utilisateurs et les parties prenantes.
Répondre aux exigences réglementaires
Documenter les systèmes d'IA conformément aux exigences du règlement européen sur l'IA et préparer les audits et processus de certification.
Probiere diese Prompts
Use the AI Ethics skill to evaluate this AI model for potential bias. What types of bias should I look for? What fairness metrics apply?
Apply the AI Ethics skill to assess fairness for this classification model. How do I calculate demographic parity and equalized odds across protected groups?
Use the AI Ethics skill to design a human-in-the-loop oversight system for high-stakes AI decisions. What patterns and escalation paths should I implement?
Apply the AI Ethics skill to ensure this AI system complies with the EU AI Act. What documentation and risk assessment requirements apply?
Bewährte Verfahren
- Appliquer la détection des biais tout au long du cycle de vie du ML, de la collecte de données au déploiement et à la surveillance du modèle
- Utiliser plusieurs métriques d'équité car différentes métriques peuvent entrer en conflit et aucune métrique unique ne capture tous les aspects de l'équité
- Documenter toutes les considérations éthiques, les limitations et les évaluations d'impact sur les parties prenantes dans les fiches de modèle
Vermeiden
- Supposer qu'une précision globale élevée signifie que le modèle est équitable pour tous les groupes démographiques
- Utiliser un seul attribut protégé pour les vérifications d'équité sans considérer l'intersectionnalité
- Déployer des systèmes d'IA à forts enjeux sans supervision humaine ou capacités de substitution