Етика і відповідальність у використанні ШІ для контролю якості відкритих даних: ризики упередженості та механізми відповідального врядування даними

Abstract

У статті здійснено комплексний аналіз етичних ризиків застосування алгоритмів штучного інтелекту для контролю якості відкритих даних у публічному секторі та запропоновано практичні норми відповідального врядування за допомогою даних. Показано, що формальна відкритість не гарантує аналітичної придатності без відтворюваних процесів якості, управління упередженістю та прозорої підзвітності. Обґрунтовано модульну інтеграцію контролю якості у портальні платформи типу CKAN із застосуванням показників FAIR відповідності, багаторівневих алгоритмічних аудитів, журналювання походження, XAI пояснень і залучення користувачів. Запропонована архітектура знижує ризики дискримінації та втрати довіри, забезпечуючи вимірювану придатність наборів до повторного використання.