論文の概要: Path To Gain Functional Transparency In Artificial Intelligence With Meaningful Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08849v1
• Date: Fri, 13 Oct 2023 04:25:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 14:34:10.853816
• Title: Path To Gain Functional Transparency In Artificial Intelligence With Meaningful Explainability
• Title（参考訳）: 人工知能における機能的透明性向上への道のり
• Authors: Md. Tanzib Hosain, Mehedi Hasan Anik, Sadman Rafi, Rana Tabassum, Khaleque Insia, Md. Mehrab Siddiky
• Abstract要約: AIシステムがますます高度化するにつれて、透明性と説明可能性の確保が重要になる。 透明なシステムにおけるユーザ中心のコンプライアンス・バイ・デザイン透過性の設計を提案する。 AIシステムにおける透明性に関連する課題を包括的に理解することで、説明責任、信頼性、社会的価値に整合したAIシステムの開発を促進することを目指している。
• 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) is rapidly integrating into various aspects of our daily lives, influencing decision-making processes in areas such as targeted advertising and matchmaking algorithms. As AI systems become increasingly sophisticated, ensuring their transparency and explainability becomes crucial. Functional transparency is a fundamental aspect of algorithmic decision-making systems, allowing stakeholders to comprehend the inner workings of these systems and enabling them to evaluate their fairness and accuracy. However, achieving functional transparency poses significant challenges that need to be addressed. In this paper, we propose a design for user-centered compliant-by-design transparency in transparent systems. We emphasize that the development of transparent and explainable AI systems is a complex and multidisciplinary endeavor, necessitating collaboration among researchers from diverse fields such as computer science, artificial intelligence, ethics, law, and social science. By providing a comprehensive understanding of the challenges associated with transparency in AI systems and proposing a user-centered design framework, we aim to facilitate the development of AI systems that are accountable, trustworthy, and aligned with societal values.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、ターゲット広告やマッチングアルゴリズムなどの分野で意思決定プロセスに影響を与える、私たちの日常生活のさまざまな側面に急速に統合されています。 AIシステムがますます高度化するにつれて、透明性と説明可能性の確保が重要になる。 機能的透明性はアルゴリズムによる意思決定システムの基本的側面であり、ステークホルダーはこれらのシステムの内部動作を理解し、公正さと正確さを評価することができる。 しかし、機能的な透明性を達成することは、対処すべき重要な課題となる。 本稿では,透過的システムにおけるユーザ中心のコンプライアント・バイ・デザインの透過性の設計を提案する。 透明で説明可能なaiシステムの開発は、コンピュータサイエンス、人工知能、倫理、法、社会科学といった様々な分野の研究者の協力を必要とする、複雑で多分野の努力である。 AIシステムにおける透明性に関連する課題を包括的に理解し、ユーザ中心の設計フレームワークを提案することにより、説明責任、信頼性、社会的価値との整合性を備えたAIシステムの開発を促進することを目指している。

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