論文の概要: Advancing Artificial Intelligence and Machine Learning in the U.S.
Government Through Improved Public Competitions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01275v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 16:35:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 09:05:11.084101
- Title: Advancing Artificial Intelligence and Machine Learning in the U.S.
Government Through Improved Public Competitions
- Title（参考訳）: 公共競争の改善による米国政府の人工知能と機械学習の進歩
- Authors: Ezekiel J. Maier
- Abstract要約: 過去2年間、米国政府は人工知能(AI)と機械学習(ML)の加速の重要性を強調してきた。
アメリカ政府は、新しいアルゴリズムの開発と経験訓練への参加を通じて、公的な人工知能と機械学習の課題から恩恵を受けることができる。
ここでは、共通問題を特定し、課題の有効性を高めるためのアプローチを推奨する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.741266294612776
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the last two years, the U.S. government has emphasized the importance of
accelerating artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) within the
government and across the nation. In particular, the National Artificial
Intelligence Initiative Act of 2020, which became law on January 1, 2021,
provides for a coordinated program across the entire federal government to
accelerate AI research and application. The U.S. government can benefit from
public artificial intelligence and machine learning challenges through the
development of novel algorithms and participation in experiential training.
Although the public, private, and non-profit sectors have a history of
leveraging crowdsourcing initiatives to generate novel solutions to difficult
problems and engage stakeholders, interest in public competitions has waned in
recent years as a result of at least three major factors: (1) a lack of
high-quality, high-impact data; (2) a narrow engagement focus on specialized
groups; and (3) insufficient operationalization of challenge results. Herein we
identify common issues and recommend approaches to increase the effectiveness
of challenges. To address these barriers, enabling the use of public
competitions for accelerating AI and ML practice, the U.S. government must
leverage methods that protect sensitive data while enabling modelling, enable
easier participation, empower deployment of validated models, and incentivize
engagement from broad sections of the population.
- Abstract（参考訳）: 過去2年間、米国政府は、政府内および全国で人工知能(AI)と機械学習(ML)を加速させることの重要性を強調してきた。
特に2021年1月1日に法制化された2020年国家人工知能イニシアチブ法(national artificial intelligence initiative act of 2020)は、連邦政府全体でai研究と応用を加速する協調プログラムを提供している。
アメリカ政府は、新しいアルゴリズムの開発と経験訓練への参加を通じて、公的な人工知能と機械学習の課題の恩恵を受けることができる。
公共、民間、非営利団体は、クラウドソーシングのイニシアチブを活用して、困難な問題への新たな解決策を創出し、利害関係者を巻き込む歴史があるが、少なくとも3つの主要な要因として、(1)高品質で高インパクトなデータの欠如、(2)専門グループへの限定的な取り組み、(3)課題結果の不十分な運用等により、近年は公共競争への関心が薄れつつある。
ここでは,共通する課題を特定し,課題の有効性を高めるためのアプローチを推奨する。
これらの障壁に対処するため、AIとMLの実践を加速するための公的な競争を可能にするために、米国政府は、機密データを保護し、モデリングを可能にし、参加を容易にし、検証されたモデルのデプロイを増強し、人口の広い部分からのエンゲージメントを高める方法を活用する必要がある。
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