論文の概要: An Empirical Study of AI Techniques in Mobile Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01635v3
- Date: Fri, 27 Sep 2024 09:45:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 15:35:37.503383
- Title: An Empirical Study of AI Techniques in Mobile Applications
- Title（参考訳）: モバイルアプリケーションにおけるAI技術に関する実証的研究
- Authors: Yinghua Li, Xueqi Dang, Haoye Tian, Tiezhu Sun, Zhijie Wang, Lei Ma, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé,
- Abstract要約: 私たちは、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行い、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、そしてAIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリを調査しました。
私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R&Dに強く影響しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.43634556488264
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of artificial intelligence (AI) into mobile applications has significantly transformed various domains, enhancing user experiences and providing personalized services through advanced machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies. AI-driven mobile apps typically refer to applications that leverage ML/DL technologies to perform key tasks such as image recognition and natural language processing. In this paper, we conducted the most extensive empirical study on AI applications, exploring on-device ML apps, on-device DL apps, and AI service-supported (cloud-based) apps. Our study encompasses 56,682 real-world AI applications, focusing on three crucial perspectives: 1) Application analysis, where we analyze the popularity of AI apps and investigate the update states of AI apps; 2) Framework and model analysis, where we analyze AI framework usage and AI model protection; 3) User analysis, where we examine user privacy protection and user review attitudes. Our study has strong implications for AI app developers, users, and AI R\&D. On one hand, our findings highlight the growing trend of AI integration in mobile applications, demonstrating the widespread adoption of various AI frameworks and models. On the other hand, our findings emphasize the need for robust model protection to enhance app security. Additionally, our study highlights the importance of user privacy and presents user attitudes towards the AI technologies utilized in current AI apps. We provide our AI app dataset (currently the most extensive AI app dataset) as an open-source resource for future research on AI technologies utilized in mobile applications.
- Abstract（参考訳）: モバイルアプリケーションへの人工知能(AI)の統合は、さまざまなドメインを大きく変え、ユーザエクスペリエンスを高め、高度な機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術を通じてパーソナライズされたサービスを提供する。
AI駆動のモバイルアプリは通常、ML/DL技術を活用して画像認識や自然言語処理などの重要なタスクを実行するアプリケーションを指す。
本稿では、デバイス上でのMLアプリ、デバイス上でのDLアプリ、AIサービスをサポートする(クラウドベースの)アプリなど、AIアプリケーションに関する最も広範な実証的研究を行った。
私たちの研究は、56,682の現実世界のAIアプリケーションを含み、3つの重要な視点に焦点を当てている。
1)AIアプリの人気を分析し、AIアプリの更新状況を調査するアプリケーション分析。
2)AIフレームワークの使用状況とAIモデル保護を分析するフレームワークとモデル分析。
3)ユーザプライバシ保護とユーザレビューの態度を検討するユーザ分析を行った。
私たちの研究は、AIアプリ開発者、ユーザ、AI R\&Dに強く影響しています。
ひとつは、モバイルアプリケーションにおけるAI統合の増加傾向に注目し、さまざまなAIフレームワークやモデルが広く採用されていることを示しています。
一方,アプリセキュリティを強化するために,堅牢なモデル保護の必要性が指摘されている。
さらに、ユーザプライバシの重要性を強調し、現在のAIアプリで使用されているAIテクノロジに対するユーザの態度を示す。
私たちは、モバイルアプリケーションで使用されるAIテクノロジに関する将来の研究のためのオープンソースリソースとして、AIアプリデータセット(現在、最も広範なAIアプリデータセット)を提供しています。
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