論文の概要: Ethics of AI: A Systematic Literature Review of Principles and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07906v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 15:33:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 13:16:33.016058
• Title: Ethics of AI: A Systematic Literature Review of Principles and Challenges
• Title（参考訳）: AIの倫理: 原則と課題の体系的な文献レビュー
• Authors: Arif Ali Khan, Sher Badshah, Peng Liang, Bilal Khan, Muhammad Waseem, Mahmood Niazi, Muhammad Azeem Akbar
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7129018407842445
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ethics in AI becomes a global topic of interest for both policymakers and academic researchers. In the last few years, various research organizations, lawyers, think tankers and regulatory bodies get involved in developing AI ethics guidelines and principles. However, there is still debate about the implications of these principles. We conducted a systematic literature review (SLR) study to investigate the agreement on the significance of AI principles and identify the challenging factors that could negatively impact the adoption of AI ethics principles. The results reveal that the global convergence set consists of 22 ethical principles and 15 challenges. Transparency, privacy, accountability and fairness are identified as the most common AI ethics principles. Similarly, lack of ethical knowledge and vague principles are reported as the significant challenges for considering ethics in AI. The findings of this study are the preliminary inputs for proposing a maturity model that assess the ethical capabilities of AI systems and provide best practices for further improvements.
• Abstract（参考訳）: AIにおける倫理は、政策立案者と学術研究者の両方にとって世界的な関心事となっている。 ここ数年、さまざまな研究組織、弁護士、シンクタンク、規制機関がAI倫理ガイドラインや原則の開発に関与している。 しかし、これらの原則の意義についてはまだ議論がある。 我々は、AI原則の意義に関する合意を調査し、AI倫理原則の採用に悪影響を及ぼす可能性のある困難な要因を特定するために、体系的な文献レビュー(SLR)研究を行った。 その結果、グローバル収束セットは22の倫理原則と15の課題からなることが明らかになった。 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。 同様に、倫理的知識の欠如と曖昧な原則が、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。 本研究は,AIシステムの倫理的能力を評価し,さらなる改善のためのベストプラクティスを提供する成熟度モデルを提案するための予備的インプットである。

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