論文の概要: An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03192v1
• Date: Fri, 7 May 2021 12:01:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:19:46.012065
• Title: An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020)
• Title（参考訳）: 利害リスク評価実践を支援するための人工知能(AI)の学際的概念研究--AIプログラムと機器の総合的資格行列を目指して(プレプリント2020)
• Authors: Gauthier Chassang (INSERM,PFGS), Mogens Thomsen (INSERM), Pierre Rumeau, Florence S\`edes (IRIT), Alejandra Delfin (INSERM)
• Abstract要約: 本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a comprehensive analysis of existing concepts coming from different disciplines tackling the notion of intelligence, namely psychology and engineering, and from disciplines aiming to regulate AI innovations, namely AI ethics and law. The aim is to identify shared notions or discrepancies to consider for qualifying AI systems. Relevant concepts are integrated into a matrix intended to help defining more precisely when and how computing tools (programs or devices) may be qualified as AI while highlighting critical features to serve a specific technical, ethical and legal assessment of challenges in AI development. Some adaptations of existing notions of AI characteristics are proposed. The matrix is a risk-based conceptual model designed to allow an empirical, flexible and scalable qualification of AI technologies in the perspective of benefit-risk assessment practices, technological monitoring and regulatory compliance: it offers a structured reflection tool for stakeholders in AI development that are engaged in responsible research and innovation.Pre-print version (achieved on May 2020)
• Abstract（参考訳）: 本稿では,知性の概念を扱う異なる分野,すなわち心理学と工学,AIの倫理と法を規制する分野から,既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。 関連する概念は、AI開発における課題に関する特定の技術的、倫理的、法的評価を提供するための重要な特徴を強調しながら、コンピュータツール(プログラムやデバイス)がAIとして適格であるかを、より正確に定義するためのマトリックスに統合される。 既存のAI特性の概念への適応が提案されている。 matrixは、ai技術の経験的、柔軟、スケーラブルな資格を、利益リスク評価プラクティス、技術監視、規制コンプライアンスの観点から許容する、リスクベースの概念モデルである。ai開発におけるステークホルダーのための構造化リフレクションツールを提供し、責任ある研究とイノベーションに従事している。プレプリント版(2020年5月リリース)。

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