論文の概要: Operationalising Responsible AI Using a Pattern-Oriented Approach: A
Case Study on Chatbots in Financial Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05517v1
- Date: Tue, 3 Jan 2023 23:11:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-29 14:15:26.727322
- Title: Operationalising Responsible AI Using a Pattern-Oriented Approach: A
Case Study on Chatbots in Financial Services
- Title（参考訳）: パターン指向アプローチによる対応型AIの運用:金融サービスにおけるチャットボットを事例として
- Authors: Qinghua Lu, Yuxiu Luo, Liming Zhu, Mingjian Tang, Xiwei Xu, Jon
Whittle
- Abstract要約: 責任AI(Responsible AI)は、人間、社会、環境に利益をもたらす方法でAIシステムを開発し、利用するプラクティスである。
さまざまな責任あるAI原則が最近リリースされたが、これらの原則は非常に抽象的で実用的ではない。
ギャップを埋めるために、パターン指向のアプローチを採用し、責任あるAIパターンカタログを構築します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.33499498841489
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Responsible AI is the practice of developing and using AI systems in a way
that benefits the humans, society, and environment, while minimising the risk
of negative consequences. Various responsible AI principles have been released
recently. However, those principles are very abstract and not practical enough.
Further, significant efforts have been put on algorithm-level solutions which
are usually confined to a narrow set of principles (such as fairness and
privacy). To bridge the gap, we adopt a pattern-oriented approach and build a
responsible AI pattern catalogue for operationalising responsible AI from a
system perspective. In this article, we first summarise the major challenges in
operationalising responsible AI at scale and introduce how we use responsible
AI pattern catalogue to address those challenges. Then, we discuss the case
study we have conducted using the chatbot development use case to evaluate the
usefulness of the pattern catalogue.
- Abstract（参考訳）: 責任AI(Responsible AI)とは、人間、社会、環境に利益をもたらす方法でAIシステムを開発し、利用するプラクティスであり、ネガティブな結果のリスクを最小限に抑える。
さまざまな責任あるAI原則が最近リリースされた。
しかし、これらの原則は非常に抽象的で実用的ではない。
さらに、アルゴリズムレベルのソリューションでは、通常、狭い原則(フェアネスやプライバシなど)に限定されている。
ギャップを埋めるために、私たちはパターン指向のアプローチを採用し、システムの観点から責任あるAIを運用するための責任あるAIパターンカタログを構築します。
本稿ではまず,責任あるaiを大規模に運用する上での課題を概説するとともに,責任あるaiパターンカタログを使用してこれらの課題に対処する方法について紹介する。
そこで本研究では,チャットボット開発ユースケースを用いて,パターンカタログの有用性を評価するケーススタディについて論じる。
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