論文の概要: A causal model of safety assurance for machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05451v1
• Date: Fri, 14 Jan 2022 13:54:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-17 18:14:30.673233
• Title: A causal model of safety assurance for machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習における安全性保証の因果モデル
• Authors: Simon Burton
• Abstract要約: 本稿では,MLベースのアプリケーションに有効な安全保証ケースを構築するための,安全性の因果モデルに基づくフレームワークを提案する。 本論文は,安全事例証拠の4つのカテゴリと,これらの証拠を効果的に組み合わせた構造化解析手法を定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45687771576879593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a framework based on a causal model of safety upon which effective safety assurance cases for ML-based applications can be built. In doing so, we build upon established principles of safety engineering as well as previous work on structuring assurance arguments for ML. The paper defines four categories of safety case evidence and a structured analysis approach within which these evidences can be effectively combined. Where appropriate, abstract formalisations of these contributions are used to illustrate the causalities they evaluate, their contributions to the safety argument and desirable properties of the evidences. Based on the proposed framework, progress in this area is re-evaluated and a set of future research directions proposed in order for tangible progress in this field to be made.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MLベースのアプリケーションに有効な安全保証ケースを構築するための,安全性の因果モデルに基づくフレームワークを提案する。 そこで我々は,安全工学の確立した原則と,MLの保証議論を構造化する以前の取り組みを構築した。 本論文は,安全事例証拠の4つのカテゴリと,これらの証拠を効果的に組み合わせた構造化解析手法を定義する。 これらの貢献の適切で抽象的な形式化は、彼らが評価する因果関係、安全論への貢献、証拠の望ましい性質を説明するために使われる。 提案した枠組みに基づいて,本分野の進展を再評価し,本分野の具体的な進展を示すための今後の研究方向性について検討する。

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