論文の概要: A Case for AI Safety via Law

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12321v2
• Date: Tue, 3 Oct 2023 16:37:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 07:23:01.428002
• Title: A Case for AI Safety via Law
• Title（参考訳）: 法律によるAI安全の事例
• Authors: Jeffrey W. Johnston
• Abstract要約: 人工知能(AI)システムを安全にし、人間の価値と整合させるには、オープンな研究課題である。 提案された解決策は、不確実な状況における人間の介入に依存する傾向にある。 本稿では,AIの安全性に対処する上で,効果的な法体系が最善の方法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How to make artificial intelligence (AI) systems safe and aligned with human values is an open research question. Proposed solutions tend toward relying on human intervention in uncertain situations, learning human values and intentions through training or observation, providing off-switches, implementing isolation or simulation environments, or extrapolating what people would want if they had more knowledge and more time to think. Law-based approaches--such as inspired by Isaac Asimov--have not been well regarded. This paper makes a case that effective legal systems are the best way to address AI safety. Law is defined as any rules that codify prohibitions and prescriptions applicable to particular agents in specified domains/contexts and includes processes for enacting, managing, enforcing, and litigating such rules.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムを安全かつ人間の価値に適合させるには、オープンな研究課題である。 提案されたソリューションは、不確定な状況での人間の介入、トレーニングや観察を通じて人間の価値や意図を学習し、オフスイッチを提供し、孤立やシミュレーション環境を実装したり、もっと知識と時間があれば何をしたいのかを推測する傾向にあります。 アイザック・アシモフに触発されたような法律に基づくアプローチは、あまり好まれていない。 本稿では、効果的な法的システムがaiの安全性に対処する最善の方法であることを示す。 法律は、特定のドメイン/コンテキストの特定のエージェントに適用される禁制や処方を定め、そのような規則を制定、管理、執行、訴訟するプロセスを含む規則として定義される。

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