Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI Ethics: An Empirical Study on the Views of Practitioners and Lawmakers

論文の概要: AI Ethics: An Empirical Study on the Views of Practitioners and Lawmakers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01493v2
Date: Tue, 15 Nov 2022 10:34:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-19 09:39:01.556306
Title: AI Ethics: An Empirical Study on the Views of Practitioners and Lawmakers
Title（参考訳）: AI倫理: 実践者と議員の視点に関する実証的研究
Authors: Arif Ali Khan, Muhammad Azeem Akbar, Mahdi Fahmideh, Peng Liang, Muhammad Waseem, Aakash Ahmad, Mahmood Niazi, Pekka Abrahamsson
Abstract要約: 透明性、説明責任、プライバシは、AI倫理の最も重要な原則です。倫理的知識の不足、法的枠組みの欠如、監視機関の欠如が、AI倫理の最も一般的な課題である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.82540441326446
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial Intelligence (AI) solutions and technologies are being increasingly adopted in smart systems context, however, such technologies are continuously concerned with ethical uncertainties. Various guidelines, principles, and regulatory frameworks are designed to ensure that AI technologies bring ethical well-being. However, the implications of AI ethics principles and guidelines are still being debated. To further explore the significance of AI ethics principles and relevant challenges, we conducted a survey of 99 representative AI practitioners and lawmakers (e.g., AI engineers, lawyers) from twenty countries across five continents. To the best of our knowledge, this is the first empirical study that encapsulates the perceptions of two different types of population (AI practitioners and lawmakers) and the study findings confirm that transparency, accountability, and privacy are the most critical AI ethics principles. On the other hand, lack of ethical knowledge, no legal frameworks, and lacking monitoring bodies are found the most common AI ethics challenges. The impact analysis of the challenges across AI ethics principles reveals that conflict in practice is a highly severe challenge. Moreover, the perceptions of practitioners and lawmakers are statistically correlated with significant differences for particular principles (e.g. fairness, freedom) and challenges (e.g. lacking monitoring bodies, machine distortion). Our findings stimulate further research, especially empowering existing capability maturity models to support the development and quality assessment of ethics-aware AI systems.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ソリューションや技術は、スマートシステムにおいてますます採用されているが、そのような技術は、倫理的不確実性に継続的に関心を寄せている。さまざまなガイドライン、原則、規制フレームワークは、ai技術が倫理的な幸福をもたらすように設計されている。しかし、AI倫理の原則とガイドラインの影響はまだ議論されている。我々は、AI倫理の原則と関連する課題の重要性をさらに調査するため、5大陸20カ国から99人の代表的AI実践者および議員(例えば、AIエンジニア、弁護士)を対象に調査を行った。私たちの知る限りでは、これは2つの異なるタイプの集団(AI実践者と立法者)の認識をカプセル化した初めての実証的研究であり、この調査結果は透明性、説明責任、プライバシが最も重要なAI倫理原則であることを証明している。一方、倫理的知識の欠如、法的枠組みの欠如、監視機関の欠如が、AI倫理の最も一般的な課題である。 AI倫理原則にまたがる課題のインパクト分析は、実践上の対立が非常に深刻な課題であることを示している。さらに、実践者や議員の認識は、特定の原則(公正、自由など)や課題(監視対象の欠如、機械の歪みなど)に対して有意な差と統計的に相関している。我々の発見はさらなる研究を刺激し、特に、倫理に配慮したAIシステムの開発と品質評価を支援するために、既存の能力成熟度モデルを強化する。

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