論文の概要: Understanding and Avoiding AI Failures: A Practical Guide
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12582v1
- Date: Thu, 22 Apr 2021 17:05:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 07:04:25.781077
- Title: Understanding and Avoiding AI Failures: A Practical Guide
- Title（参考訳）: ai障害の理解と回避 - 実践的ガイド
- Authors: Robert Williams
- Abstract要約: AIアプリケーションに関連するリスクを理解するためのフレームワークを作成します。
また、AIの安全原則を使用して、AIの知能と人間に似た品質の増加のユニークなリスクを定量化します。
- 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 AI technologies increase in capability and ubiquity, AI accidents are
becoming more common. Based on normal accident theory, high reliability theory,
and open systems theory, we create a framework for understanding the risks
associated with AI applications. In addition, we also use AI safety principles
to quantify the unique risks of increased intelligence and human-like qualities
in AI. Together, these two fields give a more complete picture of the risks of
contemporary AI. By focusing on system properties near accidents instead of
seeking a root cause of accidents, we identify where attention should be paid
to safety for current generation AI systems.
- Abstract（参考訳）: AI技術の能力とユビキティが向上するにつれ、AI事故はますます一般的になりつつある。
通常の事故理論、高信頼性理論、オープンシステム理論に基づいて、aiアプリケーションに関連するリスクを理解するためのフレームワークを構築します。
さらに、AIの安全性原則を使用して、AIのインテリジェンスと人間のような品質のユニークなリスクを定量化しています。
これら2つのフィールドは、現代のAIのリスクをより完全に表現している。
事故の根本原因を求めるのではなく,事故近傍のシステム特性に注目することで,現行のaiシステムの安全性に注意を払うべき場所を特定する。
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