論文の概要: An Alternative to Regulation: The Case for Public AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11350v1
- Date: Sun, 19 Nov 2023 15:25:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 20:43:01.759656
- Title: An Alternative to Regulation: The Case for Public AI
- Title(参考訳): 規制の代替:パブリックAIの事例
- Authors: Nicholas Vincent, David Bau, Sarah Schwettmann, Joshua Tan
- Abstract要約: 我々は、政府または他の公共機関が資金提供し、提供し、管理する「パブリックAI」 -- パブリックアクセス可能なAIモデルを開発する取り組みについて説明する。
パブリックAIは、AIに対する標準的な規制アプローチの代替と補完の両方を提供するが、同時に、新たな技術的および政策上の課題も示唆している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.75103907839352
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Can governments build AI? In this paper, we describe an ongoing effort to
develop ``public AI'' -- publicly accessible AI models funded, provisioned, and
governed by governments or other public bodies. Public AI presents both an
alternative and a complement to standard regulatory approaches to AI, but it
also suggests new technical and policy challenges. We present a roadmap for how
the ML research community can help shape this initiative and support its
implementation, and how public AI can complement other responsible AI
initiatives.
- Abstract(参考訳): 政府はAIを構築できるのか?
本稿では、政府や他の公共機関が資金提供し、提供し、管理する「公的なAI」 - 公開アクセス可能なAIモデルを開発するための継続的な取り組みについて述べる。
パブリックAIは、AIに対する標準的な規制アプローチの代替と補完の両方を提供するが、同時に新しい技術とポリシーの課題も示唆している。
我々は、MLリサーチコミュニティがこのイニシアチブを形作り、その実装をサポートするためのロードマップと、パブリックAIが他の責任あるAIイニシアチブを補完する方法について提示する。
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