論文の概要: Ethics in AI through the Developer's View: A Grounded Theory Literature
Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09514v2
- Date: Mon, 5 Jun 2023 00:13:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 15:27:41.228493
- Title: Ethics in AI through the Developer's View: A Grounded Theory Literature
Review
- Title（参考訳）: 開発者視点によるAIの倫理 : 基礎理論文献レビュー
- Authors: Aastha Pant, Rashina Hoda, Chakkrit Tantithamthavorn, Burak Turhan
- Abstract要約: 近年では、AI開発における倫理的問題として多くの事件が取り上げられている。
筆者らは,AI開発者によるAI倫理観を含む38の初等実証研究について,基礎理論文献レビュー(GTLR)を行った。
我々は、AIの倫理の異なる側面を特定し理解する上で、AI開発者を支援するために、開発者の視点からAIにおける倫理の分類を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.941478155592502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The term ethics is widely used, explored, and debated in the context of
developing Artificial Intelligence (AI) based software systems. In recent
years, numerous incidents have raised the profile of ethical issues in AI
development and led to public concerns about the proliferation of AI technology
in our everyday lives. But what do we know about the views and experiences of
those who develop these systems: the AI developers? We conducted a grounded
theory literature review (GTLR) of 38 primary empirical studies that included
AI developers' views on ethics in AI and analysed them to derive five
categories - developer awareness, perception, need, challenge, and approach.
These are underpinned by multiple codes and concepts that we explain with
evidence from the included studies. We present a taxonomy of ethics in AI from
developers' viewpoints to assist AI developers in identifying and understanding
the different aspects of AI ethics. The taxonomy provides a landscape view of
the key aspects that concern AI developers when it comes to ethics in AI. We
also share an agenda for future research studies and recommendations for
developers, managers, and organisations to help in their efforts to better
consider and implement ethics in AI.
- Abstract（参考訳）: 倫理という用語は人工知能(AI)ベースのソフトウェアシステムの開発において広く使われ、探求され、議論されている。
近年、AI開発における倫理的問題のプロファイルが高まり、私たちの日常生活におけるAI技術の普及に対する世間の懸念が高まっている。
しかし、これらのシステムを開発した人々の見解と経験について、私たちは何を知っているだろうか?
我々は、AI開発者のAI倫理に関する見解を含む38の主要な実証研究の根拠付き理論文献レビュー(GTLR)を行い、開発者意識、認識、ニーズ、挑戦、アプローチの5つのカテゴリを導き出した。
これらは、包含された研究の証拠とともに説明する複数のコードや概念によって支えられている。
我々は、AIの倫理の異なる側面を特定し理解する上で、AI開発者を支援するために、開発者の視点からAIにおける倫理の分類を提示する。
分類学は、AIにおける倫理に関して、AI開発者が関心を持つ重要な側面のランドスケープビューを提供する。
私たちはまた、AIにおける倫理をよりよく検討し実装するための取り組みを支援するために、開発者、マネージャ、組織のための将来の研究研究とレコメンデーションの議題を共有しています。
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