論文の概要: From Principles to Practice: An Accountability Metrics Catalogue for Managing AI Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13158v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 04:43:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 16:06:18.570040
• Title: From Principles to Practice: An Accountability Metrics Catalogue for Managing AI Risks
• Title（参考訳）: 原則から実践へ:aiリスクを管理するための説明責任メトリクスカタログ
• Authors: Boming Xia, Qinghua Lu, Liming Zhu, Sung Une Lee, Yue Liu, Zhenchang Xing
• Abstract要約: この研究は、総合的なメトリクスカタログを導入することで、説明責任のギャップを埋める。 我々のカタログは、手続き的整合性を支えるプロセスメトリクス、必要なツールやフレームワークを提供するリソースメトリクス、AIシステムのアウトプットを反映する製品メトリクスを記述しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.67753149592534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI), particularly through the advent of large-scale generative AI (GenAI) models such as Large Language Models (LLMs), has become a transformative element in contemporary technology. While these models have unlocked new possibilities, they simultaneously present significant challenges, such as concerns over data privacy and the propensity to generate misleading or fabricated content. Current frameworks for Responsible AI (RAI) often fall short in providing the granular guidance necessary for tangible application, especially for Accountability-a principle that is pivotal for ensuring transparent and auditable decision-making, bolstering public trust, and meeting increasing regulatory expectations. This study bridges the accountability gap by introducing a comprehensive metrics catalogue, formulated through a systematic multivocal literature review (MLR) that integrates findings from both academic and grey literature. Our catalogue delineates process metrics that underpin procedural integrity, resource metrics that provide necessary tools and frameworks, and product metrics that reflect the outputs of AI systems. This tripartite framework is designed to operationalize Accountability in AI, with a special emphasis on addressing the intricacies of GenAI. The proposed metrics catalogue provides a robust framework for instilling Accountability in AI systems. It offers practical, actionable guidance for organizations, thereby shaping responsible practices in the field.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)、特にLarge Language Models(LLMs)のような大規模生成AI(GenAI)モデルの出現により、現代技術における変革的要素となった。 これらのモデルは新たな可能性を解き放ちましたが、データプライバシに関する懸念や、誤解を招くようなコンテンツを生成する傾向など、重大な課題も提示しています。 責任あるai(rai)のための現在のフレームワークは、特に説明責任のために、具体的なアプリケーションに必要な粒度のガイダンスを提供するのに不足することが多い。 本研究は,学術文献と灰色文献の両方の知見を統合した,体系的多言語文献レビュー(MLR)によって構成された総合的なメトリクスカタログを導入することで,説明責任ギャップを橋渡しする。 我々のカタログは、手続き的整合性を支えるプロセスメトリクス、必要なツールやフレームワークを提供するリソースメトリクス、AIシステムのアウトプットを反映する製品メトリクスを記述しています。 この三部構成のフレームワークは、AIのアカウンタビリティを運用するために設計されており、特にGenAIの複雑さに対処することに焦点を当てている。 提案されたメトリクスカタログは、AIシステムにアカウンタビリティを注入するための堅牢なフレームワークを提供する。 組織に対して実践的で実行可能なガイダンスを提供し、この分野における責任あるプラクティスを形作る。

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