論文の概要: AI Maintenance: A Robustness Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03052v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 15:02:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-10 16:13:46.868066
• Title: AI Maintenance: A Robustness Perspective
• Title（参考訳）: AI保守:ロバストな視点
• Authors: Pin-Yu Chen and Payel Das
• Abstract要約: 我々は、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることで、AIのメンテナンスを動機付ける。 本稿では,ロバストネスリスクの検出と軽減を目的としたAIモデル検査フレームワークを提案する。 我々のAIメンテナンスの提案は、AIライフサイクル全体を通して堅牢性評価、状態追跡、リスクスキャン、モデル硬化、規制を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.28724422822003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the advancements in machine learning (ML) methods and compute resources, artificial intelligence (AI) empowered systems are becoming a prevailing technology. However, current AI technology such as deep learning is not flawless. The significantly increased model complexity and data scale incur intensified challenges when lacking trustworthiness and transparency, which could create new risks and negative impacts. In this paper, we carve out AI maintenance from the robustness perspective. We start by introducing some highlighted robustness challenges in the AI lifecycle and motivating AI maintenance by making analogies to car maintenance. We then propose an AI model inspection framework to detect and mitigate robustness risks. We also draw inspiration from vehicle autonomy to define the levels of AI robustness automation. Our proposal for AI maintenance facilitates robustness assessment, status tracking, risk scanning, model hardening, and regulation throughout the AI lifecycle, which is an essential milestone toward building sustainable and trustworthy AI ecosystems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の手法と計算資源の進歩により、人工知能(AI)によって強化されたシステムが普及しつつある。 しかし、ディープラーニングのような現在のAI技術には欠陥はない。 モデル複雑性とデータスケールの大幅な増加は、信頼性と透明性の欠如による課題を増大させ、新たなリスクと負の影響を生み出す可能性がある。 本稿では,ロバスト性の観点からaiのメンテナンスについて考察する。 まず、AIライフサイクルにおけるロバストネスの課題を強調し、自動車のメンテナンスに類似させることでAIのメンテナンスを動機付けることから始めます。 次に、ロバストネスリスクを検出し軽減するAIモデル検査フレームワークを提案する。 また、自動運転車の自律性からインスピレーションを得て、AIの堅牢性自動化のレベルを定義します。 我々のAIメンテナンス提案は、持続的で信頼性の高いAIエコシステムを構築するための重要なマイルストーンである、堅牢性評価、ステータストラッキング、リスクスキャン、モデル硬化、AIライフサイクル全体の規制を促進する。

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