論文の概要: Why Talking about ethics is not enough: a proposal for Fintech's AI ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07213v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 18:23:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 05:31:15.045372
• Title: Why Talking about ethics is not enough: a proposal for Fintech's AI ethics
• Title（参考訳）: 倫理について話すだけでは不十分な理由:フィンテックのAI倫理に関する提案
• Authors: Cristina Godoy Bernardo de Oliveira and Evandro Eduardo Seron Ruiz
• Abstract要約: 本研究は,理論の適用のメリットと社会ライセンスの考え方を分析することを目的とする。 社会的ライセンスの成立により、初期段階の利害関係者は倫理規定の策定に参加することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the potential applications of Artificial Intelligence (AI) in the financial sector increases, ethical issues become gradually latent. The distrust of individuals, social groups, and governments about the risks arising from Fintech's activities is growing. Due to this scenario, the preparation of recommendations and Ethics Guidelines is increasing and the risks of being chosen the principles and ethical values most appropriate to companies are high. Thus, this exploratory research aims to analyze the benefits of the application of the stakeholder theory and the idea of Social License to build an environment of trust and for the realization of ethical principles by Fintech. The formation of a Fintech association for the creation of a Social License will allow early-stage Fintech to participate from the beginning of its activities in the elaboration of a dynamic ethical code and with the participation of stakeholders.
• Abstract（参考訳）: 金融セクターにおける人工知能(AI)の潜在的な応用が増加するにつれ、倫理的問題が徐々に潜んでいる。 フィンテックの活動から生じるリスクに対する個人、社会グループ、政府への不信感が高まっている。 このシナリオにより、推奨事項と倫理ガイドラインの作成が増加しており、企業にとって最も適した原則と倫理的価値を選択するリスクが高くなっています。 したがって、この探索的研究は、ステークホルダー理論の適用の利点と社会ライセンスのアイデアを分析し、信頼の環境を構築し、フィンテックによる倫理的原則の実現を目指しています。 社会ライセンスの創設のためのフィンテック協会の設立により、初期段階のフィンテックは、ダイナミックな倫理規範の解明とステークホルダーの参加における活動の開始から参加することができます。

関連論文リスト

• Ethics Whitepaper: Whitepaper on Ethical Research into Large Language Models [53.316174782223115]
  このホワイトペーパーは、大規模言語モデル(LLM)の研究を取り巻く倫理的考察の概要を提供する。 LLMが広く使われるアプリケーションに統合されるにつれて、その社会的影響が増大し、重要な倫理的疑問が前面に浮かび上がっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T18:36:02Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)
• Survey on AI Ethics: A Socio-technical Perspective [0.9374652839580183]
  AIに関連する倫理的懸念には、公正性、プライバシとデータ保護、責任と説明責任、安全性と堅牢性、透明性と説明可能性、環境への影響といった課題が含まれている。 この研究は、AIを社会に展開する際の現在と将来の倫理的懸念を統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T21:00:56Z)
• A Review of the Ethics of Artificial Intelligence and its Applications in the United States [0.0]
  この論文は、AIが米国経済のあらゆる分野に与える影響と、ビジネス、政府、アカデミック、そして市民社会にまたがる組織に与える影響を強調している。 我々の議論は、包括的なテーマとして構成された11の基本的な「倫理的原則」を探求する。 これらは透明性、正義、公正、平等、非正当性、責任、説明責任、プライバシー、利益、自由、自律、信頼、尊厳、持続可能性、連帯性を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T14:29:00Z)
• Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
  ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。 AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。 我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:36:39Z)
• Ethics of AI: A Systematic Literature Review of Principles and Challenges [3.7129018407842445]
  透明性、プライバシ、説明責任、公正性は、最も一般的なAI倫理原則として識別される。 倫理的知識の欠如と曖昧な原則は、AIにおける倫理を考える上で重要な課題として報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T15:33:43Z)
• Institutionalising Ethics in AI through Broader Impact Requirements [8.793651996676095]
  私たちは、世界最大級のAIカンファレンスの1つによる、新しいガバナンスイニシアチブを反映しています。 NeurIPSは、著者に対して、彼らの研究のより広範な社会的影響に関する声明を提出する要求を導入した。 このようなイニシアティブのリスクや課題,潜在的なメリットについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:36:43Z)
• Ethics-Based Auditing to Develop Trustworthy AI [0.0]
  倫理に基づく監査は、意思決定の質の向上、ユーザの満足度の向上、成長可能性の解放、法律作成の有効化、人間の苦悩の緩和を可能にすると論じる。 倫理に基づく監査は、継続的かつ建設的なプロセスの形をとり、システムの観点から倫理的なアライメントにアプローチし、倫理的に望ましい行動のための公共政策とインセンティブに整合する必要があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T11:39:40Z)
• Case Study: Deontological Ethics in NLP [119.53038547411062]
  我々はNLPの観点から1つの倫理理論、すなわち非オントロジー的倫理について研究する。 特に、インフォームド・コンセントを通じて、一般化原則と自律性への敬意に焦点を当てる。 NLPシステムでこれらの原則をどのように利用できるかを示すための4つのケーススタディを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T16:04:51Z)
• Hacia los Comit\'es de \'Etica en Inteligencia Artificial [68.8204255655161]
  以下のルールを監督できるルールと専門組織を作成することが最優先である。 この研究は、大学において、人工知能に特化した倫理委員会や委員会を創設することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T23:48:31Z)
• On the Morality of Artificial Intelligence [154.69452301122175]
  本稿では,機械学習の研究・展開に関する概念的かつ実践的な原則とガイドラインを提案する。 我々は,より倫理的で道徳的なMLの実践を追求するために,実践者が採る具体的な行動を主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T23:06:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。