論文の概要: Know Your Model (KYM): Increasing Trust in AI and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11036v1
- Date: Mon, 31 May 2021 14:08:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-27 09:02:45.914977
- Title: Know Your Model (KYM): Increasing Trust in AI and Machine Learning
- Title（参考訳）: Know Your Model (KYM): AIと機械学習への信頼を高める
- Authors: Mary Roszel, Robert Norvill, Jean Hilger, Radu State
- Abstract要約: 信頼度の各要素を分析し、最適なAI機能を確保するために活用できる20のガイドラインのセットを提供します。
このガイドラインは、信頼性が証明可能で、実証可能であること、実装に依存しないこと、あらゆる分野のあらゆるAIシステムに適用可能であることを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.93786553432578
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The widespread utilization of AI systems has drawn attention to the potential
impacts of such systems on society. Of particular concern are the consequences
that prediction errors may have on real-world scenarios, and the trust humanity
places in AI systems. It is necessary to understand how we can evaluate
trustworthiness in AI and how individuals and entities alike can develop
trustworthy AI systems. In this paper, we analyze each element of
trustworthiness and provide a set of 20 guidelines that can be leveraged to
ensure optimal AI functionality while taking into account the greater ethical,
technical, and practical impacts to humanity. Moreover, the guidelines help
ensure that trustworthiness is provable and can be demonstrated, they are
implementation agnostic, and they can be applied to any AI system in any
sector.
- Abstract（参考訳）: AIシステムの普及は、そのようなシステムが社会に与える影響に注意を向けている。
特に懸念されるのは、現実のシナリオにおける予測エラーの結果と、AIシステムにおける信頼人類の場所である。
AIの信頼性を評価する方法や、個人や団体が信頼できるAIシステムを開発する方法を理解する必要がある。
本稿では、信頼度の各要素を分析し、人類に対する倫理的、技術的、実践的な影響を考慮しつつ、最適なAI機能を確保するために活用できる20のガイドラインのセットを提供する。
さらに、このガイドラインは信頼性が証明可能であり、実証可能であること、実装に依存しないこと、あらゆる分野のあらゆるAIシステムに適用可能であることを保証する。
関連論文リスト
- Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.80919781981027]
信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。
私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T07:53:32Z) - Trust in AI: Progress, Challenges, and Future Directions [6.724854390957174]
私たちの日常生活における人工知能(AI)システムの利用の増加は、ユーザの視点からAIにおける信頼と不信の重要性を説明してくれます。
AIにおける信頼/不信は規制官の役割を担い、この拡散のレベルを著しく制御することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T20:26:49Z) - Never trust, always verify : a roadmap for Trustworthy AI? [12.031113181911627]
我々はAIベースのシステムのコンテキストにおける信頼を検証し、AIシステムが信頼に値するものとなることの意味を理解する。
我々は、AIに対する信頼(resp. zero-trust)モデルを提案し、AIシステムの信頼性を保証するために満足すべき特性のセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T21:13:10Z) - Designing for Responsible Trust in AI Systems: A Communication
Perspective [56.80107647520364]
我々は、MATCHと呼ばれる概念モデルを開発するために、技術に対する信頼に関するコミュニケーション理論と文献から引き出す。
私たちは、AIシステムの能力として透明性とインタラクションを強調します。
我々は、技術クリエーターが使用する適切な方法を特定するのに役立つ要件のチェックリストを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T00:14:33Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z) - Trustworthy AI: From Principles to Practices [44.67324097900778]
多くの現在のAIシステムは、認識不能な攻撃に脆弱で、表現不足なグループに偏り、ユーザのプライバシ保護が欠如していることが判明した。
このレビューでは、信頼できるAIシステムを構築するための包括的なガイドとして、AI実践者に提供したいと思っています。
信頼に値するAIに対する現在の断片化されたアプローチを統合するために、AIシステムのライフサイクル全体を考慮した体系的なアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:20:39Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z) - AAAI FSS-19: Human-Centered AI: Trustworthiness of AI Models and Data
Proceedings [8.445274192818825]
予測モデルは不確実性を認識し、信頼できる予測をもたらすことが不可欠である。
このシンポジウムの焦点は、データ品質と技術的堅牢性と安全性を改善するAIシステムであった。
広く定義された領域からの提出はまた、説明可能なモデル、人間の信頼、AIの倫理的側面といった要求に対処するアプローチについても論じた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-15T15:30:29Z) - Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration
in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。
信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)
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。