論文の概要: Guideline for Trustworthy Artificial Intelligence -- AI Assessment Catalog

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03681v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 08:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-16 04:15:03.783107
• Title: Guideline for Trustworthy Artificial Intelligence -- AI Assessment Catalog
• Title（参考訳）: 信頼できる人工知能のガイドライン - AIアセスメントカタログ
• Authors: Maximilian Poretschkin (1 and 2), Anna Schmitz (1), Maram Akila (1), Linara Adilova (1), Daniel Becker (1), Armin B. Cremers (2), Dirk Hecker (1), Sebastian Houben (1), Michael Mock (1 and 2), Julia Rosenzweig (1), Joachim Sicking (1), Elena Schulz (1), Angelika Voss (1), Stefan Wrobel (1 and 2) ((1) Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS, Sankt Augustin, Germany, (2) Department of Computer Science, University of Bonn, Bonn, Germany)
• Abstract要約: AIアプリケーションとそれに基づくビジネスモデルが、高品質な標準に従って開発されている場合にのみ、その潜在能力を最大限に発揮できることは明らかです。 AIアプリケーションの信頼性の問題は非常に重要であり、多くの主要な出版物の主題となっている。 このAIアセスメントカタログは、まさにこの点に対応しており、2つのターゲットグループを対象としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has made impressive progress in recent years and represents a key technology that has a crucial impact on the economy and society. However, it is clear that AI and business models based on it can only reach their full potential if AI applications are developed according to high quality standards and are effectively protected against new AI risks. For instance, AI bears the risk of unfair treatment of individuals when processing personal data e.g., to support credit lending or staff recruitment decisions. The emergence of these new risks is closely linked to the fact that the behavior of AI applications, particularly those based on Machine Learning (ML), is essentially learned from large volumes of data and is not predetermined by fixed programmed rules. Thus, the issue of the trustworthiness of AI applications is crucial and is the subject of numerous major publications by stakeholders in politics, business and society. In addition, there is mutual agreement that the requirements for trustworthy AI, which are often described in an abstract way, must now be made clear and tangible. One challenge to overcome here relates to the fact that the specific quality criteria for an AI application depend heavily on the application context and possible measures to fulfill them in turn depend heavily on the AI technology used. Lastly, practical assessment procedures are needed to evaluate whether specific AI applications have been developed according to adequate quality standards. This AI assessment catalog addresses exactly this point and is intended for two target groups: Firstly, it provides developers with a guideline for systematically making their AI applications trustworthy. Secondly, it guides assessors and auditors on how to examine AI applications for trustworthiness in a structured way.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)は目覚ましい進歩を遂げており、経済や社会に重大な影響を与える重要な技術となっている。 しかし、それに基づくAIとビジネスモデルが、高品質な標準に従ってAIアプリケーションが開発され、新しいAIリスクに対して効果的に保護されている場合にのみ、その潜在能力に到達することは明らかである。 例えば、AIは個人が個人データを処理する際に不公平な扱いをするリスクを負う。 これらの新たなリスクの出現は、AIアプリケーションの振る舞い、特に機械学習(ML)に基づくものは、本質的に大量のデータから学習され、固定されたプログラムされたルールによって規定されていないという事実と密接に関連している。 したがって、AIアプリケーションの信頼性の問題は非常に重要であり、政治、ビジネス、社会の利害関係者による数多くの主要な出版物の対象となっている。 さらに、信頼できるAIの要件は、しばしば抽象的な方法で記述され、明確で具現化されなければならないという相互の合意がある。 ここで克服すべき課題のひとつは、AIアプリケーションの特定の品質基準がアプリケーションコンテキストに大きく依存しているという事実と、それらを満たすための可能な措置が、使用するAIテクノロジに大きく依存しているという事実だ。 最後に、適切な品質基準に従って特定のAIアプリケーションが開発されたかどうかを評価するために、実用的な評価手順が必要である。 このAIアセスメントカタログは、まさにこの点に対応しており、2つのターゲットグループを対象としている。 第2に、AIアプリケーションの信頼性を構造化された方法で調査する方法について、評価者や監査者を指導する。

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