此次 IBM 一共貢獻了三項工具，分別是 AI Fairness 360 Toolkit、Adversarial Robustness 360 Toolbox 和 AI Explainability 360 Toolkit：
· AI Fairness 360 工具包可幫助檢測和減輕整個 AI 應用程序中機器學習模型的偏差;
· Adversarial Robustness 360 Toolbox (ART) 是一個 Python 庫，旨在保證機器學習的安全性，使神經網絡免受攻擊;
· AI Explainability 360 工具包則提供了一套全面的算法，涵蓋了解釋的不同維度以及代理的可解釋性指標，用以支持機器學習模型的可解釋性。
該項目于本月初由 LFAI 技術咨詢委員會投票通過，已正式移交基金會托管和孵化。
IBM 在去年加入 LFAI，隨后協助建立了可信賴的 AI 委員會(Trusted AI Committee)，該委員會致力于定義和實施 AI 部署中的可信賴原則。
“在構建可信賴和公平的 AI 時，技術只是等式的一部分”，IBM 表示，“社會科學、政策和立法以及各種觀點的貢獻與技術本身同樣重要。”
除了貢獻開源工具包外，IBM 也通過資助來鼓勵負責任的技術部署行為。其開源社區的最近一筆捐款就撥給了哥倫比亞一個非營利組織，該組織正在幫助當地女性學習編碼，并提供教育和職業發展支持。
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