Fugu-MT 論文翻訳(概要): "EHLO WORLD" -- Checking If Your Conversational AI Knows Right from Wrong

論文の概要: "EHLO WORLD" -- Checking If Your Conversational AI Knows Right from Wrong

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10437v1
Date: Thu, 18 Jun 2020 11:33:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-19 14:08:45.601787
Title: "EHLO WORLD" -- Checking If Your Conversational AI Knows Right from Wrong
Title（参考訳）: EHLO WORLD - 会話AIが間違いから正しいことを知っているかどうかをチェックする
Authors: Elayne Ruane and Vivek Nallur
Abstract要約: 我々は、会話型AIシステムの倫理的主張を評価し、検証するためのアプローチについて議論する。トップダウンの規制アプローチとボトムアッププロセスの両方に関する考察を概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20305676256390928
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this paper we discuss approaches to evaluating and validating the ethical claims of a Conversational AI system. We outline considerations around both a top-down regulatory approach and bottom-up processes. We describe the ethical basis for each approach and propose a hybrid which we demonstrate by taking the case of a customer service chatbot as an example. We speculate on the kinds of top-down and bottom-up processes that would need to exist for a hybrid framework to successfully function as both an enabler as well as a shepherd among multiple use-cases and multiple competing AI solutions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,会話型AIシステムの倫理的主張を評価・検証するためのアプローチについて議論する。トップダウンの規制アプローチとボトムアッププロセスの両方に関する考察を概説する。各アプローチの倫理的基礎について述べ,カスタマサービスのチャットボットを例に挙げて,そのハイブリッドを提案する。我々は、複数のユースケースと競合するAIソリューションの間の羊飼いと同様に、イネーブラーとしてうまく機能するためにハイブリッドフレームワークとして存在する必要があるトップダウンおよびボトムアッププロセスの種類を推測する。

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