Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measurement in AI Policy: Opportunities and Challenges

論文の概要: Measurement in AI Policy: Opportunities and Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09071v1
Date: Thu, 10 Sep 2020 05:37:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 00:29:44.281898
Title: Measurement in AI Policy: Opportunities and Challenges
Title（参考訳）: ai政策における計測: 機会と課題
Authors: Saurabh Mishra, Jack Clark, C. Raymond Perrault
Abstract要約: 本稿は、2019年秋にスタンフォード大学で行われたワークショップに基づいて、AIシステムの測定における問題と機会とその影響について調査する。我々は、AIの進歩と影響を測ることに固有の6つの要約課題を特定し、40以上のプレゼンテーションと関連するワークショップの議論を要約する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6120616631746519
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As artificial intelligence increasingly influences our world, it becomes crucial to assess its technical progress and societal impact. This paper surveys problems and opportunities in the measurement of AI systems and their impact, based on a workshop held at Stanford University in the fall of 2019. We identify six summary challenges inherent to measuring the progress and impact of AI, and summarize over 40 presentations and associated discussions from the workshop. We hope this can inspire research agendas in this crucial area.
Abstract（参考訳）: 人工知能が我々の世界に影響を与えるにつれて、その技術的進歩と社会的影響を評価することが重要になる。本稿は、2019年秋にスタンフォード大学で行われたワークショップに基づいて、AIシステムの測定における問題と機会とその影響について調査する。我々は、AIの進歩と影響を測ることに固有の6つの要約課題を特定し、40以上のプレゼンテーションと関連するワークショップの議論を要約する。これがこの重要な分野の研究課題を刺激できることを願っています。

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