論文の概要: Trustworthy, responsible, ethical AI in manufacturing and supply chains:
synthesis and emerging research questions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11581v1
- Date: Fri, 19 May 2023 10:43:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-22 14:57:07.096628
- Title: Trustworthy, responsible, ethical AI in manufacturing and supply chains:
synthesis and emerging research questions
- Title（参考訳）: 製造とサプライチェーンにおける信頼できる、責任ある倫理的AI--合成と新たな研究課題
- Authors: Alexandra Brintrup, George Baryannis, Ashutosh Tiwari, Svetan Ratchev,
Giovanna Martinez-Arellano, Jatinder Singh
- Abstract要約: 製造の文脈において、責任、倫理、信頼できるAIの適用性について検討する。
次に、機械学習ライフサイクルのより広範な適応を使用して、実証的な例を用いて、各ステップが与えられたAIの信頼性に関する懸念にどのように影響するかを議論します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.34177693293227
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While the increased use of AI in the manufacturing sector has been widely
noted, there is little understanding on the risks that it may raise in a
manufacturing organisation. Although various high level frameworks and
definitions have been proposed to consolidate potential risks, practitioners
struggle with understanding and implementing them.
This lack of understanding exposes manufacturing to a multitude of risks,
including the organisation, its workers, as well as suppliers and clients. In
this paper, we explore and interpret the applicability of responsible, ethical,
and trustworthy AI within the context of manufacturing. We then use a broadened
adaptation of a machine learning lifecycle to discuss, through the use of
illustrative examples, how each step may result in a given AI trustworthiness
concern. We additionally propose a number of research questions to the
manufacturing research community, in order to help guide future research so
that the economic and societal benefits envisaged by AI in manufacturing are
delivered safely and responsibly.
- Abstract（参考訳）: 製造業におけるAIの利用の増加は注目されているが、製造業組織においてAIがもたらすリスクについてはほとんど理解されていない。
潜在的なリスクを統合するために様々な高度なフレームワークや定義が提案されているが、実践者は理解と実装に苦労している。
この理解の欠如により、製造業は組織やその労働者、サプライヤーや顧客を含む多くのリスクにさらされる。
本稿では,製造における責任,倫理的,信頼に値するAIの適用性について検討し,解釈する。
次に、機械学習ライフサイクルのより広範な適応を使用して、実証的な例を用いて、各ステップが与えられたAIの信頼性に関する懸念にどのように影響するかを議論します。
また,製造におけるAIによる経済的・社会的利益が安全かつ責任を持って届けられるように,今後の研究の指導を支援するために,製造研究コミュニティにいくつかの研究課題を提案する。
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