論文の概要: Model Reporting for Certifiable AI: A Proposal from Merging EU Regulation into AI Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11525v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 12:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 12:44:17.825362
• Title: Model Reporting for Certifiable AI: A Proposal from Merging EU Regulation into AI Development
• Title（参考訳）: 認定AIのためのモデルレポート:EU規制をAI開発に統合する提案
• Authors: Danilo Brajovic, Niclas Renner, Vincent Philipp Goebels, Philipp Wagner, Benjamin Fresz, Martin Biller, Mara Klaeb, Janika Kutz, Jens Neuhuettler, Marco F. Huber
• Abstract要約: ExplainableとSafe AIの大きな進歩にもかかわらず、実践者はAIの安全性に関する規制と標準の欠如に悩まされている。 我々は、開発プロセス全体を通してAIアプリケーションを文書化するための標準化されたカードの使用を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9620297386658185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite large progress in Explainable and Safe AI, practitioners suffer from a lack of regulation and standards for AI safety. In this work we merge recent regulation efforts by the European Union and first proposals for AI guidelines with recent trends in research: data and model cards. We propose the use of standardized cards to document AI applications throughout the development process. Our main contribution is the introduction of use-case and operation cards, along with updates for data and model cards to cope with regulatory requirements. We reference both recent research as well as the source of the regulation in our cards and provide references to additional support material and toolboxes whenever possible. The goal is to design cards that help practitioners develop safe AI systems throughout the development process, while enabling efficient third-party auditing of AI applications, being easy to understand, and building trust in the system. Our work incorporates insights from interviews with certification experts as well as developers and individuals working with the developed AI applications.
• Abstract（参考訳）: ExplainableとSafe AIの大きな進歩にもかかわらず、実践者はAI安全性の規制と標準の欠如に悩まされている。 この作業では、欧州連合(EU)による最近の規制活動と、AIガイドラインの最初の提案と、最近の研究動向であるデータとモデルカードを統合する。 我々は、開発プロセス全体を通してAIアプリケーションを文書化するための標準化されたカードの使用を提案する。 主なコントリビューションは、ユースケースとオペレーションカードの導入、および規制要件に対処するためのデータとモデルカードのアップデートです。 我々は,最近の研究と,カードにおける規制の源泉の両方を参考にし,可能な限り追加のサポート材料やツールボックスへの参照を提供する。 目標は、開発プロセスを通じて安全なaiシステムを開発するためのカードの設計と、aiアプリケーションの効率的なサードパーティ監査を可能にし、理解しやすく、システムへの信頼を構築することにある。 私たちの研究には、認定専門家と、開発中のAIアプリケーションに取り組んでいる開発者や個人とのインタビューからの洞察が含まれています。

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