Mākslīgā intelekta taisnīguma audita tirgus ziņojums 2025: Padziļināta analīze par izaugsmes vadītājiem, tehnoloģiju tendencēm un globālajām iespējām. Izpētiet, kā mainīgā regulācija un uzņēmumu pieņemšana veido AI taisnīguma audita nākotni.

• Izpildpārskats un tirgus pārskats
• Galvenās tehnoloģiju tendences AI taisnīguma auditā
• Konkurences vide un vadošie pārdevēji
• Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un pieņemšanas rādītāji
• Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, Āzijas un Klusā okeāna reģions un pārējā pasaule
• Nākotnes izskats: Jauni lietojumi un regulējošās ietekmes
• Izaicinājumi un iespējas AI taisnīguma auditā
• Avoti un atsauces

Izpildpārskats un tirgus pārskats

Mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma audits attiecas uz sistemātisku AI sistēmu novērtēšanu, lai identificētu, mērītu un mazinātu aizspriedumus, kas var novest pie netaisnīgiem vai diskriminējošiem rezultātiem. Tā kā AI pieņemšana paātrinās tādās nozarēs kā finanses, veselības aprūpe, nodarbinātība un tiesībaizsardzība, bažas par algoritmiskajiem aizspriedumiem un ētiskajām riskām ir kļuvušas par centrālo jautājumu regulējošā un sabiedriskā diskursā. 2025. gadā globālais tirgus AI taisnīguma auditā piedzīvo spēcīgu izaugsmi, ko virza stingrākas regulācijas, paaugstināta korporatīvā atbildība un pieaugoša pieprasījums pēc caurspīdīgām, uzticamām AI sistēmām.

Saskaņā ar Gartner datiem, līdz 2026. gadam 80% AI projektu prasīs kādu izskaidrojuma un taisnīguma novērtējumu, salīdzinot ar mazāk nekā 20% 2022. gadā. Šī pāreja tiek veicināta ar regulatīviem ietvariem, piemēram, Eiropas Savienības AI likumu un Amerikas Savienoto Valstu Algoritmiskās atbildības likumu, kas prasa regulārus auditus un caurspīdīgumu augsta riska AI lietojumprogrammās. Tādējādi organizācijas arvien vairāk investē trešo pušu audita pakalpojumos un iekšējās taisnīguma novērtēšanas rīkos, lai nodrošinātu atbilstību un uzturētu ieinteresēto pušu uzticību.

Tirgus vide raksturojas ar izveidojušos tehnoloģiju uzņēmumu, specializētu jaunuzņēmumu un konsultāciju organizāciju, kas piedāvā AI taisnīguma audita risinājumus, kombināciju. Uzņēmumi, piemēram, IBM, Microsoft un Accenture ir izstrādājuši patentētus ietvarus un rīku komplektus aizspriedumu identificēšanai un mazināšanai, bet nišas spēlētāji, piemēram, Fiddler AI un Truera, fokusējas tikai uz modeļa izskaidrojamību un taisnīguma analīzi. Konkurences vide ir vēl vairāk pastiprinājusies auditēšanas un nodrošināšanas firmu, piemēram, PwC un Deloitte, ienākuma dēļ, kas paplašina savus AI ētikas un risku vadības pakalpojumus.

Tirgus prognozē, ka globālais AI taisnīguma audita tirgus 2025. gadā pārsniegs 1,2 miljardus dolāru, ar salikto gada pieauguma rādītāju (CAGR) vairāk nekā 30% no 2023. līdz 2025. gadam, kā norādījusi MarketsandMarkets. Galvenie izaugsmes vadītāji ir regulatīvā atbilstība, reputācijas riska pārvaldība un pieaugošā AI modeļu sarežģītība, kas prasa progresīvas audita metodoloģijas. Tā kā organizācijas cenšas ieviest atbildīgu AI, taisnīguma audits ir gatavs kļūt par pamatelementu AI pārvaldības stratēģijās visā pasaulē.

Galvenās tehnoloģiju tendences AI taisnīguma auditā

Mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma audits 2025. gadā strauji attīstās, pateicoties pieaugošai regulatīvai uzraudzībai, sabiedrības pieprasījumam pēc caurskatāmības un AI sistēmu izplatībai augsta riska jomās. AI taisnīguma audits attiecas uz sistemātisku AI modeļu un sistēmu novērtēšanu, lai identificētu, mērītu un mazinātu aizspriedumus, kas var novest pie netaisnīgiem vai diskriminējošiem rezultātiem. Šis process ir būtisks, lai nodrošinātu, ka AI tehnoloģijas atbilst ētikas standartiem un juridiskajām prasībām, īpaši, kamēr valdības un nozares iestādes ievieš stingrākas vadlīnijas atbildīgai AI izvietošanai.

Galvenās tehnoloģiju tendences, kas veido AI taisnīguma auditu 2025. gadā, ietver:

• Automatizēti aizspriedumu noteikšanas rīki: Tirgū ir novērota strauja attīstība modernām automatizētām rīku risinājumiem, kas var skenēt datu kopas un modeļa izejas, lai identificētu nevienlīdzīgas ietekmes dažādām demogrāfiskajām grupām. Uzņēmumu risinājumi, piemēram, IBM un Microsoft, tagad piedāvā integrētus taisnīguma novērtēšanas moduļus savās AI izstrādes platformās, ļaujot nepārtraukti uzraudzīt un reālā laikā izcelt potenciālos aizspriedumus.
• Izskaidrojams AI (XAI) integrācija: Izskaidrojamība tagad ir kodolīga sastāvdaļa taisnīguma auditā. Rīki, kas izmanto XAI tehnikas, palīdz auditoriem un ieinteresētajām pusēm saprast AI lēmumu pamatojumu, atvieglojot aizspriedumu avotu noteikšanu. DARPA un NIST ir publicējuši ietvarus un normatīvus, lai standartizētu izskaidrojamību taisnīguma auditos.
• Regulatīvās atbilstības automatizācija: Ar jauniem regulējumiem, piemēram, ES AI likumu un ASV Vienlīdzīgas kredīta iespēju akta atjauninājumiem, auditēšanas platformas arvien biežāk piedāvā automatizētus atbilstības pārbaudes. Šās funkcijas palīdz organizācijām pielāgoties mainīgajiem tiesiskajiem standartiem, kā norādīts nesenajos vadlīnijās no Eiropas Komisijas un Federālās tirdzniecības komisijas.
• Trešo pušu un atvērtā koda audits: Neatkarīgo trešo pušu auditoru un atvērtā koda auditēšanas ietvaru pieaugums, piemēram, tos, ko atbalsta Partnership on AI, veicina lielāku uzticību un caurspīdīgumu. Šie iniciatīvas ļauj ārēju atzinumu par taisnīguma apgalvojumiem un veicina nozares labāko praksi.
• Intersekcionālās taisnīguma metriku novērtējums: Audita rīki arvien biežāk spēj novērtēt intersekcionālo taisnīgumu, izvērtējot, kā AI sistēmas ietekmē indivīdus no vairākām demogrāfiskajām kategorijām. Šī tendence atbalsta pētījumi no organizācijām, piemēram, AAAI un ACM.

Šīs tehnoloģiju tendences kopumā atspoguļo nobriedušo AI taisnīguma audita ekosistēmu, kur robustas, caurspīdīgas un standartizētas prakses kļūst par normu atbildīgas AI ieviešanai 2025. gadā.

Konkurences vide un vadošie pārdevēji

Mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma audita konkurences vide 2025. gadā raksturojas ar strauju inovāciju, palielinātu regulatīvo uzraudzību un rūpīgu specializētu pārdevēju ekosistēmu. Tā kā organizācijas saskaras ar pieaugošu spiedienu nodrošināt, ka to AI sistēmas ir brīvas no aizspriedumiem un diskriminācijas, pieprasījums pēc robustiem taisnīguma audita risinājumiem ir pieaudzis. Tas ir novedis pie gan technologiju gigantu, gan elastīgu jaunuzņēmumu parādīšanās, kas piedāvā dažādus rīkus un pakalpojumus, pielāgotus dažādām nozarēm un atbilstības prasībām.

Vadošie pārdevēji šajā jomā iekļauj IBM, kas ir integrējusi taisnīguma audita iespējas savā Watson OpenScale platformā, ļaujot reālā laikā noteikt un mazināt aizspriedumus ieviestajiem AI modeļiem. Microsoft piedāvā savu Atbildīgā AI rīku komplektu, kas iekļauj taisnīguma novērtēšanas moduļus kā daļu no tās Azure Machine Learning komplekta. Google arī ir attīstījusi savu AI izskaidrojumu un What-If Tool, sniedzot caurspīdīgumu un taisnīguma diagnostiku mašīnmācību modeļiem.

Papildus šiem galvenajiem dalībniekiem ir radušies daudzi specializēti pārdevēji. Fiddler AI un Truera piedāvā veltītus modeļa uzraudzības un taisnīguma audita platformas, koncentrējoties uz izskaidrojamību un aizspriedumu noteikšanu visā AI dzīves ciklā. Holistic AI un CredoLab piedāvā nozares specifiskus risinājumus, īpaši finanšu pakalpojumu un HR tehnoloģiju jomā, kur regulatīvā atbilstība un ētikas apsvērumi ir vissvarīgākie.

Konkurences vide turpina veidoties ar atvērtā koda iniciatīvām un akadēmiskām sadarbībām. Projekti kā AI Fairness 360 (ko vada IBM Research) un Fairlearn (ko atbalsta Microsoft) ir ieguvuši popularitāti starp uzņēmumiem, kas meklē pielāgojamas, caurspīdīgas audita struktūras. Šie rīki bieži tiek integrēti plašākos MLOps procesos, atspoguļojot tendenci iekļaut taisnīguma pārbaudes visā modeļu izstrādes un ievietošanas procesā.

Tirgus analītiķi paredz turpināšanu konsolidāciju, jo lielāki pārdevēji iegādājas nišas spēlētājus, lai paplašinātu savus taisnīguma auditu portfeļus. Nozare ir arī ietekmēta no attīstības regulējumiem, piemēram, ES AI likuma, kas, kā tiek prognozēts, veicinās turpmāku ieguldījumu atbilstību orientētajos audita risinājumos. Rezultātā 2025. gada konkurences vide ir gan dinamiska, gan arvien noslogotāka, ar diferenciāciju, kas balstās uz tehnisko izsmalcinātību, regulatīvās atbilstības un nozares specifisko ekspertīzi.

Tirgus izaugsmes prognozes (2025–2030): CAGR, ieņēmumi un pieņemšanas rādītāji

Mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma audita tirgus ir gatavs spēcīgai izaugsmei no 2025. līdz 2030. gadam, ko veicina pieaugoša regulatīvā uzraudzība, paaugstināta sabiedrības apziņa par algoritmiskajiem aizspriedumiem un AI lietojumu izplatīšanās visās nozarēs. Saskaņā ar Gartner prognozēm globālais pieprasījums pēc AI pārvaldības un audita risinājumiem, tostarp taisnīguma auditēšanas, paātrinās, jo organizācijas cenšas atbilst strauji pieaugošām regulācijām, piemēram, ES AI likumam un Algoritmiskās atbildības likumam ASV.

Tirgus pētījumos, ko veica MarketsandMarkets, tiek lēsts, ka plašais AI pārvaldības tirgus, kas ietver taisnīguma auditēšanu, pieaugs no 0,4 miljardiem dolāru 2023. gadā līdz 1,6 miljardiem dolāru 2028. gadā, kas pārstāv aptuveni 32% salikto gada pieauguma rādītāju (CAGR). Extrapolējot šīs tendences, AI taisnīguma audita segments tiek prognozēts saglabāt CAGR diapazonā no 30–35% līdz 2030. gadam, jo organizācijas arvien vairāk pievērš uzmanību caurskatāmībai un ētikai AI ievietošanā.

Ieņēmumi no AI taisnīguma audita risinājumiem paredzēti pārsniegt 800 miljonus dolāru līdz 2030. gadam, ar Ziemeļameriku un Eiropu, kas vada pieņemšanu, pateicoties stingrām regulējošām vidēm un proaktīvām nozares normām. Pieņemšanas rādītāji, visticamāk, pieaugs dramatiski regulētajās nozarēs, piemēram, finansēs, veselības aprūpē un sabiedriskajā sektorā, kur algoritmiskie lēmumi ietekmē plašu sabiedrību. Līdz 2027. gadam tiek prognozēts, ka vairāk nekā 60% lielo uzņēmumu, kas realizē AI, būs īstenojuši kādu taisnīguma auditēšanas formu, salīdzinot ar mazāk nekā 20% 2024. gadā, saskaņā ar IDC.

• Galvenie vadītāji: Regulatīvā atbilstība, reputācijas riska pārvaldība un nepieciešamība pēc izskaidrojamas AI.
• Barjeras: Standartizētu auditēšanas ietvaru trūkums, kvalificētu profesionāļu trūkums un integrācijas izaicinājumi ar esošajām sistēmām.
• Iespējas: Paplašināšanās jaunajos tirgos, automatizētu audita rīku attīstība un partnerattiecības ar atbilstības tehnoloģiju piegādātājiem.

Kopumā laika posmā no 2025. līdz 2030. gadam tiek prognozēta ātra AI taisnīguma audita tirgus nobriešana, ar nozīmīgiem ieguldījumiem tehnoloģijās, talantos un starpnozaru sadarbībās, lai nodrošinātu atbildīgu AI pieņemšanu.

Reģionālā analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, Āzijas un Klusā okeāna reģions un pārējā pasaule

Reģionālā aina mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma auditā 2025. gadā atspoguļo atšķirīgas nobriešanas, regulatīvā spiediena un tirgus pieņemšanas pakāpes Ziemeļamerikā, Eiropā, Āzijas un Klusā okeāna reģionā un pārējā pasaulē. Katras reģiona pieeja veidojas, ņemot vērā vietējos likumus, nozares prioritātes un tehnoloģiju līderu klātbūtni.

• Ziemeļamerika: Amerikas Savienotās Valstis un Kanāda paliek priekšplānā AI taisnīguma auditā, ko virza regulatīvā uzraudzība un proaktīvas nozares iniciatīvas. ASV ir redzējusi intensīvu aktivitāti pēc Baltā nama Mākslīgā intelekta tiesību akta plāna un Federālās tirdzniecības komisijas vadlīnijām par algoritmisko taisnīgumu. Lieli tehnoloģiju uzņēmumi, piemēram, Microsoft un IBM, ir izstrādājuši patentētas taisnīguma audita rīkus un pakalpojumus, bet pieaugošā jaunuzņēmumu un konsultāciju ekosistēma atbalsta uzņēmumu pieņemšanu. Tirgus raksturo augsts pieprasījums no tādām nozarēm kā finanses, veselības aprūpe un nodarbinātība, kur aizspriedumu mazināšana ir gan regulatīvs, gan reputācijas pienākums.
• Eiropa: Eiropas AI taisnīguma audita tirgu spēcīgi ietekmē reģiona regulatīvā vide, īpaši gaidāmā ES AI likuma. Šis likums pieprasa caurspīdīgumu, riska novērtējumu un aizspriedumu mazināšanu augsta riska AI sistēmām, tādējādi veicinot pieprasījumu pēc trešo pušu audita pakalpojumiem. Vadošās valstis ir Vācija, Francija un Nīderlande, ar valsts pasūtījumiem un finanšu pakalpojumiem kā galvenajiem dzinējspēkiem. Eiropas uzņēmumi bieži sadarbojas ar akadēmiskajām iestādēm un standartizācijas organizācijām, piemēram, CEN-CENELEC, lai izstrādātu robustus auditācijas ietvarus.
• Āzijas un Klusā okeāna reģions: Āzijas un Klusā okeāna reģions piedzīvo strauju AI ieviešanu, īpaši Ķīnā, Japānā, Dienvidkorejā un Singapūrā. Lai gan regulatīvie ietvari nav tik attīstīti kā Eiropā, valdības arvien vairāk uzsver ētisko AI. Piemēram, Singapūras Infocomm Media Development Authority (IMDA) ir izdevusi modelēšanas AI pārvaldības ietvarus, kuri ietver taisnīguma auditēšanu. Starptautiskās korporācijas un vietējie tehnoloģiju giganti investē taisnīguma rīkos, bet pieņemšana ir nevienmērīga, ar ievērojamām atšķirībām starp attīstītajām ekonomikām un jaunattīstības tirgiem.
• Pārējā pasaule: Latīņamerikā, Tuvajos Austrumos un Āfrikā AI taisnīguma audits ir agrīnā attīstības posmā. Pieņemšana galvenokārt ierobežota līdz starptautiskām korporācijām un nozarēm, kas ir pakļautas starptautiskai regulēšanai vai ieguldījumiem. Tomēr pieprasījuma pieaugums ir jūtams, īpaši finanšu pakalpojumos un sabiedriskā sektora digitālajā transformācijā, jo globālie standartizējošie process sāk ietekmēt vietējo politiku un iepirkumu.

Kopumā 2025. gadā tiek gaidīta turpmāka reģionālā atšķirība AI taisnīguma auditā, ar regulatīvām attīstībām un starpvalstu datu plūsmām, kas veido tirgus iespējas un izaicinājumus.

Nākotnes izskats: Jauni lietojumi un regulējošās ietekmes

Nākotnes skatījums uz mākslīgo intelektu (AI) taisnīguma auditu 2025. gadā veidojas, pateicoties straujai AI pieņemšanai visās nozarēs un pieaugošai uzmanībai uz ētiskām, caurspīdīgām un atskaitāmām AI sistēmām. Tā kā organizācijas arvien vairāk izmanto AI augsta riska jomās, piemēram, finansēs, veselības aprūpē, pieņemšanā darbā un tiesībaizsardzībā, pieprasījums pēc robustiem taisnīguma audita rīkiem un ietvariem tiek gaidīts, ka pieaugs. Jauni lietojumi pārsniedz tradicionālos aizspriedumu noteikšanas mehānismus, iekļaujot nepārtrauktu uzraudzību, izskaidrojamību un intersekcionālo taisnīguma novērtēšanu. Piemēram, finanšu iestādes izmēģina reālā laika taisnīguma auditus, lai nodrošinātu, ka aizdevumu algoritmi netiek neapzināti diskriminēti pret aizsargātām grupām, savukārt veselības aprūpes sniedzēji izmanto taisnīguma auditus, lai validētu diagnostiskos AI modeļus, nodrošinot vienlīdzīgas pacientu rezultātus.

Regulējošās ietekmes, visticamāk, būs galvenais tirgus attīstības virzītājs 2025. gadā. Eiropas Savienības AI likums, kas ir plānots ieviest, prasīs obligātus riska novērtējumus un caurskatāmības pasākumus augsta riska AI sistēmām, tostarp izteiktas prasības taisnīguma un diskriminācijas auditiem. Tiek prognozēts, ka tas noteiks globālo standartu, mudinot līdzīgas regulatīvās iniciatīvas ASV, Kanādā un dažās Āzijas daļās. Eiropas Komisija un Federālā tirdzniecības komisija ir norādījušas uz palielinātu algoritmiskās lēmumu pieņemšanas uzraudzību, ar iespējamiem sodiem par neievērošanu. Tādējādi organizācijas proaktīvi investē trešo pušu taisnīguma audita pakalpojumos un automatizētās atbilstības platformās.

Jauni lietojumi 2025. gadā arī ietver taisnīguma auditēšanas integrāciju MLOps procesos, ļaujot nepārtrauktas un automatizētas aizspriedumu pārbaudes visā AI dzīves ciklā. Tehnoloģiju giganti un jaunuzņēmumi attīsta API un rīku komplektus, kas ļauj bezšuvju taisnīguma metrikas integrāciju modeļu izstrādē un ievietošanas darba procesos. Turklāt pieaug tendence veidot nozares specifiskus taisnīguma standartus, kur nozares konsortiji un standartizācijas organizācijas, piemēram, Starptautiskā standartu organizācija (ISO), strādā pie vadlīnijām, kas pielāgotas tādām jomām kā apdrošināšana un krimināltiesības.

Nākotnē regulatīvo prasību, ieinteresēto pušu gaidu un tehnoloģiskās inovācijas saskaņojums ir gaidāms, ka taisnīguma auditu padarīs par standarta komponenti atbildīgā AI pārvaldībā. Tirgus analītiķi prognozē, ka globālais AI taisnīguma audita tirgus piedzīvos dubultciparu izaugsmi līdz 2025. gadam, ko virza gan atbilstības vajadzības, gan reputācijas risku pārvaldība. Tā kā ainava attīstās, organizācijas, kas proaktīvi pieņem progresīvas taisnīguma audita prakses, būs labāk pozicionētas, lai orientētos regulatīvajās sarežģītībās un veidotu sabiedriskās uzticības sajūtu attiecībā uz saviem AI sistēmas.

Izaicinājumi un iespējas AI taisnīguma auditā

Mākslīgā intelekta (AI) taisnīguma audits ir kļuvis par būtisku disciplīnu 2025. gadā, jo organizācijas arvien vairāk ievieš AI sistēmas augsta riska jomās, piemēram, finansēs, veselības aprūpē un sabiedriskajos pakalpojumos. Galvenais AI taisnīguma audita mērķis ir sistemātiski novērtēt un mazināt aizspriedumus, kas var novest pie diskriminējošiem rezultātiem, nodrošinot atbilstību ētikas standartiem un regulatīvajām prasībām. Tomēr šajā jomā ir daudz izaicinājumu un iespēju, kas ir jāpārvar, lai tā attīstītos.

Izaicinājumi

• Aizspriedumu noteikšanas sarežģītība: AI modeļi bieži darbojas kā “melnie kasti”, padarot grūti identificēt un interpretēt aizspriedumu avotus. Auditoriem jāspēj tikt pāri tehniskajiem šķēršļiem, piekļūstot modeļa iekšējai informācijai un saprotot datu izcelsmi, īpaši ar dziļām mācībām (Nacionālais standartizācijas un tehnoloģiju institūts).
• Standartizācijas trūkums: Nav vispārpieņemtas ietvara taisnīguma auditēšanai. Organizācijas paļaujas uz metrikām un metodoloģijām, kas rada nesakritības un grūtības salīdzinājumā (Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācija).
• Regulatīvā neskaidrība: Lai gan reģioni, piemēram, ES, ir progresējuši AI regulējumos, globālā harmonizācija joprojām ir grūti sasniedzama. Uzņēmumiem, kas darbojas starptautiski, ir neskaidrības attiecībā uz atbilstību, jo vietējās taisnīguma un aizsargāto atribūtu definīcijas atšķiras (Eiropas Komisija).
• Resursu ierobežojumi: Visaptverošiem audiem ir nepieciešams liels eksperti un datoru resursi, kas var būt nepieejami mazākiem uzņēmumiem. Tas rada risku nevienmērīgai pieņemšanai un potenciālai tirgus fragmentācijai (Gartner).

Iespējas

• Automatizētu rīku parādīšanās: Tirgū redzams straujš pieaugums automatizētās taisnīguma auditēšanas risinājumos, kas izmanto izskaidrojamā AI un progresīvo analīzi, lai paātrinātu aizspriedumu noteikšanu un ziņošanu (IBM).
• Pieprasījums pēc trešo pušu auditiem pieaug: Uzņēmumi un regulatori arvien vairāk meklē neatkarīgas, trešo pušu pārbaudes, lai uzlabotu uzticību un caurskatāmību, radot jaunas biznesa iespējas specializētām firmām (Accenture).
• Integrācija ar pārvaldības ietvariem: Taisnīguma audits tiek iekļauts plašākās AI pārvaldības un riska vadības stratēģijās, kas atbilst ESG (vides, sociālās un pārvaldības) mērķiem un veicina organizācijas reputāciju (PwC).
• Regulatīvā virzība: Tā kā valdības virza AI īpašus likumus, pieprasījums pēc robustiem taisnīguma auditēšanas risinājumiem var pieaugt, virzot inovācijas un standartizāciju šajā nozarē (Pasaules ekonomikas forums).

Kopumā, lai gan AI taisnīguma audits 2025. gadā saskaras ar nozīmīgiem tehniskajiem, regulatīvajiem un operacionālajiem izaicinājumiem, tas arī piedāvā ievērojamas inovāciju, tirgus izaugsmes un sabiedrības ietekmes iespējas, jo organizācijas cenšas ieviest ētiskākus un atskaitāmākus AI sistēmas.

Avoti un atsauces

• IBM
• Microsoft
• Accenture
• Fiddler AI
• Truera
• PwC
• Deloitte
• MarketsandMarkets
• DARPA
• NIST
• Eiropas Komisija
• Federālā tirdzniecības komisija
• Partnership on AI
• ACM
• Google
• AI izskaidrojumi
• What-If Tool
• Holistic AI
• CredoLab
• Fairlearn
• IDC
• Mākslīgā intelekta tiesību akta plāns
• ES AI likums
• CEN-CENELEC
• Infocomm Media Development Authority (IMDA)