論文の概要: Information Theoretic Evaluation of Privacy-Leakage, Interpretability, and Transferability for a Novel Trustworthy AI Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06046v2
• Date: Mon, 14 Jun 2021 05:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-20 19:04:30.665031
• Title: Information Theoretic Evaluation of Privacy-Leakage, Interpretability, and Transferability for a Novel Trustworthy AI Framework
• Title（参考訳）: 新しい信頼できるaiフレームワークのためのプライバシ・リーカウンド、解釈可能性、および転送可能性に関する情報理論的評価
• Authors: Mohit Kumar, Bernhard A. Moser, Lukas Fischer, Bernhard Freudenthaler
• Abstract要約: 信頼に値するAIのガイドラインと原則は、実際にAIシステムの開発中に守るべきである。 この研究は、情報理論が倫理的AIの原則を考慮に入れられるという仮説に基づいて、新しい情報理論の信頼できるAIフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.764605963190817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Guidelines and principles of trustworthy AI should be adhered to in practice during the development of AI systems. This work suggests a novel information theoretic trustworthy AI framework based on the hypothesis that information theory enables taking into account the ethical AI principles during the development of machine learning and deep learning models via providing a way to study and optimize the inherent tradeoffs between trustworthy AI principles. A unified approach to "privacy-preserving interpretable and transferable learning" is presented via introducing the information theoretic measures for privacy-leakage, interpretability, and transferability. A technique based on variational optimization, employing conditionally deep autoencoders, is developed for practically calculating the defined information theoretic measures for privacy-leakage, interpretability, and transferability.
• Abstract（参考訳）: 信頼に値するAIのガイドラインと原則は、実際にAIシステムの開発中に守るべきである。 この研究は、情報理論が、信頼できるAI原則間の固有のトレードオフを研究し、最適化する方法を提供することで、機械学習とディープラーニングモデルの開発中に倫理的AI原則を考慮できるという仮説に基づいて、新しい情報理論の信頼できるAIフレームワークを提案する。 プライバシ・リーキング, 解釈可能性, 伝達可能性に関する情報理論的手法を導入することにより, プライバシー保全・伝達可能な学習」への統一的アプローチを提案する。 条件付き深層オートエンコーダを用いた変分最適化に基づく手法を開発し, プライバシ推論, 解釈可能性, 転送可能性に関する情報理論を実用的に評価する。

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