論文の概要: Responsible AI Pattern Catalogue: a Multivocal Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04963v1
- Date: Mon, 12 Sep 2022 00:09:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 14:02:44.131536
- Title: Responsible AI Pattern Catalogue: a Multivocal Literature Review
- Title（参考訳）: 責任あるAIパターンカタログ:多言語文献レビュー
- Authors: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Jon Whittle, Didar Zowghi, Aurelie
Jacquet
- Abstract要約: 私たちは、ガバナンスとエンジニアリングライフサイクル全体を通して、開発中のAIシステムが責任を負うことを保証するために、AIシステムのステークホルダーが実際に実施できるパターンに注目します。
Responsible AI Pattern Catalogueはパターンを3つのグループに分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.16999943501183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Responsible AI has been widely considered as one of the greatest scientific
challenges of our time and the key to unlock the AI market and increase the
adoption. To address the responsible AI challenge, a number of AI ethics
principles frameworks have been published recently, which AI systems are
supposed to conform to. However, without further best practice guidance,
practitioners are left with nothing much beyond truisms. Also, significant
efforts have been placed at algorithm-level rather than system-level, mainly
focusing on a subset of mathematics-amenable ethical principles (such as
privacy and fairness). Nevertheless, ethical issues can occur at any step of
the development lifecycle crosscutting many AI, non-AI and data components of
systems beyond AI algorithms and models. To operationalize responsible AI from
a system perspective, in this paper, we adopt a pattern-oriented approach and
present a Responsible AI Pattern Catalogue based on the results of a systematic
Multivocal Literature Review (MLR). Rather than staying at the ethical
principle level or algorithm level, we focus on patterns that AI system
stakeholders can undertake in practice to ensure that the developed AI systems
are responsible throughout the entire governance and engineering lifecycle. The
Responsible AI Pattern Catalogue classifies patterns into three groups:
multi-level governance patterns, trustworthy process patterns, and
responsible-AI-by-design product patterns. These patterns provide a systematic
and actionable guidance for stakeholders to implement responsible AI.
- Abstract（参考訳）: 責任あるAIは、我々の時代における最大の科学的課題の1つであり、AI市場を解き放ち、導入を促進する鍵であると考えられてきた。
責任あるAI課題に対処するため、最近、AIシステムが従うはずのAI倫理原則フレームワークが多数公開された。
しかし、それ以上のベストプラクティスの指導がなければ、実践者は残らず残される。
また、アルゴリズムレベルでの重要な取り組みはシステムレベルではなく、主に数学に適応可能な倫理原則(プライバシーや公正性など)のサブセットに焦点を当てている。
それでも、倫理的な問題は、AIアルゴリズムやモデル以外のシステムの多くのAI、非AI、データコンポーネントを横断する開発ライフサイクルの任意のステップで起こりうる。
本稿では、システムの観点から責任あるAIを運用するために、パターン指向のアプローチを採用し、体系的多言語文学レビュー(MLR)の結果に基づいて責任あるAIパターンカタログを示す。
倫理的原理レベルやアルゴリズムレベルに留まらず、私たちは、AIシステムのステークホルダーが実際に行なえるパターンに注目して、開発済みのAIシステムがガバナンスとエンジニアリングライフサイクル全体を通して責任を負うようにします。
責任あるaiパターンカタログは、パターンを3つのグループに分類する。
これらのパターンは、ステークホルダーが責任あるAIを実装するための体系的で実行可能なガイダンスを提供する。
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