論文の概要: Responsible AI Pattern Catalogue: A Multivocal Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04963v2
- Date: Wed, 14 Sep 2022 00:00:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 11:03:18.421442
- 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: MLR(Multivocal Literature Review)の結果に基づく応答性AIパターンカタログを提案する。
原則やアルゴリズムのレベルにとどまらず、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。
- 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 increase the adoption of AI. A number of
AI ethics principles frameworks have been published recently. 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 fairness). Nevertheless, ethical issues can occur at any
step of the development lifecycle crosscutting many AI and non-AI components of
systems beyond AI algorithms and models. To operationalize responsible AI from
a system perspective, in this paper, we present a Responsible AI Pattern
Catalogue based on the results of a Multivocal Literature Review (MLR). Rather
than staying at the principle 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 the 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の採用を促進する鍵であると考えられてきた。
最近、多くのAI倫理原則フレームワークが公開された。
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、システムレベルよりもアルゴリズムレベルに重要な取り組みがなされており、主に数学に適応可能な倫理原則(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および非AI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,MLR(Multivocal Literature Review)の結果に基づく責任あるAIパターンカタログを提案する。
原則やアルゴリズムのレベルにとどまらず、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。
Responsible AI Pattern Catalogue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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