論文の概要: AI Ethics Issues in Real World: Evidence from AI Incident Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07635v2
- Date: Thu, 18 Aug 2022 12:49:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:47:06.262428
- Title: AI Ethics Issues in Real World: Evidence from AI Incident Database
- Title（参考訳）: 現実世界におけるai倫理問題:aiインシデントデータベースからのエビデンス
- Authors: Mengyi Wei and Zhixuan Zhou
- Abstract要約: インテリジェントなサービスロボット、言語/ビジョンモデル、そして自動運転がリードする、AIの非倫理的利用をよく目にする13のアプリケーション領域を特定します。
倫理的問題は、不適切な使用や人種的差別から、身体的安全と不公平なアルゴリズムまで、8つの異なる形態で現れる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the powerful performance of Artificial Intelligence (AI) also comes
prevalent ethical issues. Though governments and corporations have curated
multiple AI ethics guidelines to curb unethical behavior of AI, the effect has
been limited, probably due to the vagueness of the guidelines. In this paper,
we take a closer look at how AI ethics issues take place in real world, in
order to have a more in-depth and nuanced understanding of different ethical
issues as well as their social impact. With a content analysis of AI Incident
Database, which is an effort to prevent repeated real world AI failures by
cataloging incidents, we identified 13 application areas which often see
unethical use of AI, with intelligent service robots, language/vision models
and autonomous driving taking the lead. Ethical issues appear in 8 different
forms, from inappropriate use and racial discrimination, to physical safety and
unfair algorithm. With this taxonomy of AI ethics issues, we aim to provide AI
practitioners with a practical guideline when trying to deploy AI applications
ethically.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の強力なパフォーマンスでは、倫理的な問題も多い。
政府や企業はAIの非倫理的行動を抑制するために複数のAI倫理ガイドラインを策定しているが、その効果はおそらくそのガイドラインの曖昧さのために制限されている。
本稿では、異なる倫理的問題と社会的影響についてより深く、曖昧に理解するために、現実世界でAI倫理問題がどのように起こっているのかを詳しく検討する。
AIインシデントデータベースのコンテンツ分析は、インシデントをカタログ化することで、現実のAIの失敗を繰り返し防止する試みであり、インテリジェントなサービスロボット、言語/ビジョンモデル、そして自動運転がリードする、AIの非倫理的使用をしばしば目にする13のアプリケーション領域を特定した。
倫理的な問題は、不適切な使用や人種差別から、物理的安全性や不公平なアルゴリズムまで、8つの異なる形で現れる。
このAI倫理問題の分類法により、倫理的にAIアプリケーションをデプロイしようとする場合、AI実践者に実践的なガイドラインを提供することを目指している。
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