IBM貢獻一系列可信AI工具給Linux基金會旗下的AI基金會

Linux基金會底下的AI基金會（Linux Foundation AI Foundation，LFAI）技術諮詢委員會同意託管IBM的可信人工智慧（Trusted AI）專案，因此包括用來處理機器學習偏差的AI Fairness 360工具包，以及可讓人工智慧抵禦攻擊的Adversarial Robustness 360工具包，都將從IBM移往LFAI。

IBM在公平機器學習領域發展很早，其所發展的偏差緩解演算法被大量引用，IBM透過先進的機器學習方法，減少特定群體以及個人在機器學習中受到歧視，而這些研究被整合創建成AI Fairness 360開源工具包，可以用來檢測和減輕機器學習模型以及資料集的偏差，其提供了約70種度量標準來檢測偏差，還有11種演算法能夠減輕資料集和模型中存在的偏差。

而Adversarial Robustness 360（ART）工具包則是用來強化機器學習安全性的Python函式庫，ART提供了一些工具，讓開發者能夠評估、防禦和驗證機器學習模型，使其能夠抵禦各類針對機器學習模型和應用程式的攻擊，ART支援TensorFlow、Keras、PyTorch、MXNet和scikit-learn等各種熱門的機器學習框架。

另外，IBM也將AI Explainability 360（AIX360）工具包貢獻給LFAI，該工具提供機器學習模型可解釋性的各種演算法、程式碼、指南以及範例，AIX360會透過互動式體驗，介紹各種概念以及功能。

IBM除了貢獻這些工具包，在去年的時候，也與LFAI合作，成立可信人工智慧委員會，致力於定義和實作人工智慧部署的信任原則，並且希望在Apache Nifi或Kubeflow Pipelines中整合Trust 360工具包。