論文の概要: Achieving a Data-driven Risk Assessment Methodology for Ethical AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01282v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 12:55:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-06 09:06:16.950388
- Title: Achieving a Data-driven Risk Assessment Methodology for Ethical AI
- Title（参考訳）: 倫理的AIのためのデータ駆動型リスクアセスメント手法の実現
- Authors: Anna Fell\"ander, Jonathan Rebane, Stefan Larsson, Mattias Wiggberg
and Fredrik Heintz
- Abstract要約: 我々は,AIを用いた組織が直面する倫理的・社会的リスクの実践的定義の基盤として,多分野の研究アプローチが重要であることを示す。
本稿では,DRESS-eAIという新たなリスク評価手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.523208537466128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The AI landscape demands a broad set of legal, ethical, and societal
considerations to be accounted for in order to develop ethical AI (eAI)
solutions which sustain human values and rights. Currently, a variety of
guidelines and a handful of niche tools exist to account for and tackle
individual challenges. However, it is also well established that many
organizations face practical challenges in navigating these considerations from
a risk management perspective. Therefore, new methodologies are needed to
provide a well-vetted and real-world applicable structure and path through the
checks and balances needed for ethically assessing and guiding the development
of AI. In this paper we show that a multidisciplinary research approach,
spanning cross-sectional viewpoints, is the foundation of a pragmatic
definition of ethical and societal risks faced by organizations using AI.
Equally important is the findings of cross-structural governance for
implementing eAI successfully. Based on evidence acquired from our
multidisciplinary research investigation, we propose a novel data-driven risk
assessment methodology, entitled DRESS-eAI. In addition, through the evaluation
of our methodological implementation, we demonstrate its state-of-the-art
relevance as a tool for sustaining human values in the data-driven AI era.
- Abstract（参考訳）: aiの展望は、人間の価値観と権利を維持する倫理的ai(eai)ソリューションを開発するために、幅広い法的、倫理的、社会的な考慮を必要とする。
現在、個々の課題を考慮し対処するために、さまざまなガイドラインといくつかのニッチなツールが存在しています。
しかし、多くの組織がリスク管理の観点からこれらの考察をナビゲートする実践上の課題に直面することは十分に確立されている。
したがって、AIの開発を倫理的に評価し導くために必要なチェックとバランスを通した、十分に検証された現実的な構造とパスを提供するために、新しい方法論が必要である。
本稿では,AIを用いた組織が直面する倫理的・社会的リスクの実践的定義の基礎として,横断的な視点にまたがる多分野的な研究アプローチを示す。
同様に重要なことは、eAIをうまく実装するための組織間ガバナンスの発見である。
本研究は,多分野研究から得られた証拠に基づいて,DRESS-eAIという新たなデータ駆動型リスク評価手法を提案する。
さらに,我々の方法論的実装の評価を通じて,データ駆動型AI時代の人的価値を維持するツールとして,その最先端性を示す。
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