Artwork

MIT CISR에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 MIT CISR 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
Player FM -팟 캐스트 앱
Player FM 앱으로 오프라인으로 전환하세요!

Building AI Explanation Capability for the AI-Powered Organization

14:34
 
공유
 

Manage episode 345463341 series 3409705
MIT CISR에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 MIT CISR 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
Ida Someh reads MIT CISR's July 2022 research briefing, which she co-authored with Barb Wixom and Cynthia Beath. See the text version and related content at https://cisr.mit.edu/publication/2022_0701_AIX_SomehWixomBeath. Abstract: Four characteristics of AI—unproven value, model opacity, model drift, and mindless application—make it challenging to get stakeholders to trust AI solutions. As a result, organizations that strive to become AI-powered adopt practices to produce AI solutions that are trustworthy. Over time, these practices build AI Explanation (AIX) capability: an emerging enterprise capability that arises from practices AI teams use to build stakeholder confidence in AI solutions. In this briefing, we first describe AIX capability and four sets of practices used to build it. We then draw on a case study about the AI journey of Microsoft to illustrate examples of the practices that company has leveraged.
  continue reading

84 에피소드

Artwork
icon공유
 
Manage episode 345463341 series 3409705
MIT CISR에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 MIT CISR 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
Ida Someh reads MIT CISR's July 2022 research briefing, which she co-authored with Barb Wixom and Cynthia Beath. See the text version and related content at https://cisr.mit.edu/publication/2022_0701_AIX_SomehWixomBeath. Abstract: Four characteristics of AI—unproven value, model opacity, model drift, and mindless application—make it challenging to get stakeholders to trust AI solutions. As a result, organizations that strive to become AI-powered adopt practices to produce AI solutions that are trustworthy. Over time, these practices build AI Explanation (AIX) capability: an emerging enterprise capability that arises from practices AI teams use to build stakeholder confidence in AI solutions. In this briefing, we first describe AIX capability and four sets of practices used to build it. We then draw on a case study about the AI journey of Microsoft to illustrate examples of the practices that company has leveraged.
  continue reading

84 에피소드

모든 에피소드

×
 
Loading …

플레이어 FM에 오신것을 환영합니다!

플레이어 FM은 웹에서 고품질 팟캐스트를 검색하여 지금 바로 즐길 수 있도록 합니다. 최고의 팟캐스트 앱이며 Android, iPhone 및 웹에서도 작동합니다. 장치 간 구독 동기화를 위해 가입하세요.

 

빠른 참조 가이드