論文の概要: Safe AI -- How is this Possible?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10436v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 16:32:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-26 19:47:02.625362
- Title: Safe AI -- How is this Possible?
- Title(参考訳): 安全なAI - これはどのように可能か?
- Authors: Harald Rue{\ss}, Simon Burton
- Abstract要約: 従来の安全エンジニアリングは、決定論的で非進化的なシステムが、明確に定義されたコンテキストで運用されるものから、予測不可能な操作コンテキストで機能する自律的で学習可能なAIシステムへと、転換点に近づいている。
我々は、安全AIの基本的な課題を概説し、AIシステムの安全な振る舞いにおいて、不確実性を最小化し、信頼性を高め、許容レベルまで、厳格なエンジニアリングフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.45687771576879593
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ttraditional safety engineering is coming to a turning point moving from
deterministic, non-evolving systems operating in well-defined contexts to
increasingly autonomous and learning-enabled AI systems which are acting in
largely unpredictable operating contexts. We outline some of underlying
challenges of safe AI and suggest a rigorous engineering framework for
minimizing uncertainty, thereby increasing confidence, up to tolerable levels,
in the safe behavior of AI systems.
- Abstract(参考訳): t traditional safety engineeringは、明確に定義されたコンテキストで動作する決定論的、非進化的なシステムから、ほとんど予測不能な運用コンテキストで動作する、ますます自律的で学習可能なaiシステムへの移行点に近づいている。
我々は、安全AIの基本的な課題を概説し、AIシステムの安全な振る舞いにおいて、不確実性を最小化し、信頼性を高め、許容レベルまで、厳格なエンジニアリングフレームワークを提案する。
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