You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session.You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session.You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.Dismiss alert
Auditing is a multi-faceted concept. In the financial industry, an audit refers to an independent examination of book keeping. According to a pre-defined criteria a financial audit attempts to ensure that books of accounts are properly maintained. For AI systems, auditing is a relatively new concept and auditing criteria have not taken full shape. Due to it's context dependency, gaining case-based experience in dealing with concrete normative dilemmas in semi-automated decision-making processes is key. Since these dilemmas involve ethical considerations and trade-offs, they cannot be solved by technical audit standards only, but must involve collective deliberation by all stakeholders. Algorithm Audit's audits are therefore inclusive and deliberative in nature, which resonates with the meaning of the Latin word *audire*, from which "audit" is derived, meaning "to hear".
19
38
@@ -55,7 +74,7 @@ We are always happy to receive new cases for review. And we are always open to d
55
74
56
75
{{< container_close >}}
57
76
58
-
{{< container_open title="How do you prevent ethics washing?" id="ethics-washing" icon="fas fa-hands-wash" >}}
77
+
{{< container_open title="How do you prevent ethics washing?" icon="fas fa-hands-wash" id="ethics-washing" >}}
59
78
60
79
Ethics washing refers to the practice where a company or organization pays lip service to ethics or ethical review, to make it seem outwardly as though it operates in a responsible way. However, the company or organization actually does not wish to implement responsible practices in a meaningful way. We do not participate in ethical reviews as branding. As an organization, we do not confer ethics certificates or labels to our partners. We clearly communicate that our advice commissions only give normative advice and may not be used as stand-in for internal control or external accountability. This is established in explicit conditions under which we work and that we discuss with our partners beforehand. A concrete measure we will regularly adopt is making the partner anonymous in our publication of the case and reports.
*[Aileen Nielsen](https://hls.harvard.edu/faculty/aileen-nielsen/), Visiting Assistant Professor, Harvard Law School, author of the book [Practical Fairness](https://www.oreilly.com/library/view/practical-fairness/9781492075721/)	
30
39
*[Anne Meuwese](https://www.universiteitleiden.nl/medewerkers/anne-meuwese#tab-1), Professor Public Law & Governance of AI, Leiden University
Auditeren is een veelzijdig begrip. In de financiële sector verwijst een audit bijvoorbeeld naar een onafhankelijk keuring van boekhouding. Volgens vooraf gedefinieerde criteria toetst een financiële audit of administratie correct wordt bijgehouden. Audits voor AI-systemen zijn relatief nieuw en auditcriteria zijn nog volop in ontwikkeling. Algorithm Audit gelooft dat alleen technische auditcriteria onvoldoende zijn om te toetsen of algoritmes deugen. Wat eerlijke en verantwoorde algoritmes zijn hangt altijd af van de context. Het opdoen van case-based ervaring met normatieve keuzes die komen kijken bij het ontwikkelen en inzetten van algoritmes is hierbij van cruciaal belang. Deze normatieve dimensie kan alleen getoetst worden in overleg met belanghebbenden. De audits van Algorithm Audit zijn daarom inclusief en deliberatief van aard. Dit houdt verband met de etymologie van het Latijnse woord *audire* (horen) waarvan het woord ‘audit’ is afgeleid.
19
38
@@ -31,7 +50,7 @@ Het normatieve karakter van onze werkzaamheden staat op gespannen voet met het h
31
50
32
51
{{< container_close >}}
33
52
34
-
{{< container_open title="Is het werk open source?" icon="fas fa-box-open" id="open-source" >}}
53
+
{{< container_open title="Is jullie werk open source?" icon="fas fa-box-open" id="open-source" >}}
35
54
36
55
Al onze probleemstellingen en bijbehorend adviezen worden openbaar gemaakt, wat ten goede komt aan de publieke kennisopbouw over verantwoorde algoritmes. In die zin kan ons werk als open-source worden beschouwd. We publiceren alleen de definitieve probleemstelling en normatieve adviesdocument in onze [algoprudentie database](https://algorithmaudit.eu/nl/algoprudence/). Notulen en tussentijdse documentatie van de casus worden niet gedeeld. Daarnaast is alle code die voor deze website is ontwikkeld en voor de technische tools die wij maken, onderhouden en testen, te vinden op [Github](https://github.com/NGO-Algorithm-Audit).
{{< container_open title="Raad van Advies" id="rva" icon="fas fa-user-plus" >}}
36
+
{{< container_open title="Raad van advies" id="advisory-board" icon="fas fa-user-plus" >}}
28
37
29
38
*[Aileen Nielsen](https://hls.harvard.edu/faculty/aileen-nielsen/), Visiting Assistant Professor, Harvard Law School, auteur van het boek [Practical Fairness](https://www.oreilly.com/library/view/practical-fairness/9781492075721/)	
30
39
*[Anne Meuwese](https://www.universiteitleiden.nl/medewerkers/anne-meuwese#tab-1), Hoogleraar Staats- en Bestuursrecht, Universiteit Leiden
@@ -35,7 +44,7 @@ team2:
35
44
36
45
{{< container_close >}}
37
46
38
-
{{< container_open icon="fas fa-eye" title="Raad van Toezicht" id="rvt" >}}
47
+
{{< container_open icon="fas fa-eye" title="Raad van toezicht" id="supervisory-board" >}}
0 commit comments