論文の概要: Ethics and Responsible AI Deployment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14705v1
- Date: Sun, 12 Nov 2023 13:32:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:55:16.321674
- Title: Ethics and Responsible AI Deployment
- Title（参考訳）: 倫理と責任あるAIデプロイメント
- Authors: Petar Radanliev, Omar Santos
- Abstract要約: この記事では、倫理基準に準拠しながら個人のプライバシーを保護する倫理的AIシステムの必要性について論じる。
研究は、差分プライバシー、同型暗号化、連合学習、国際規制フレームワーク、倫理ガイドラインなどの革新的なアルゴリズム技術について検討している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) becomes more prevalent, protecting personal
privacy is a critical ethical issue that must be addressed. This article
explores the need for ethical AI systems that safeguard individual privacy
while complying with ethical standards. By taking a multidisciplinary approach,
the research examines innovative algorithmic techniques such as differential
privacy, homomorphic encryption, federated learning, international regulatory
frameworks, and ethical guidelines. The study concludes that these algorithms
effectively enhance privacy protection while balancing the utility of AI with
the need to protect personal data. The article emphasises the importance of a
comprehensive approach that combines technological innovation with ethical and
regulatory strategies to harness the power of AI in a way that respects and
protects individual privacy.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が普及するにつれて、個人のプライバシーを守ることは、対処しなければならない倫理的問題である。
本稿では、倫理基準に従って個人のプライバシーを保護する倫理的AIシステムの必要性について考察する。
多分野のアプローチをとることで、ディファレンシャルプライバシ、ホモモルフィック暗号化、フェデレートラーニング、国際規制フレームワーク、倫理ガイドラインといった革新的なアルゴリズム技術を検討する。
この研究は、これらのアルゴリズムがプライバシー保護を効果的に強化し、AIの有用性と個人情報を保護する必要性のバランスを保っていると結論付けている。
記事は、個人のプライバシーを尊重し保護する方法でaiの力を活用するための、技術的イノベーションと倫理的および規制的な戦略を組み合わせた包括的なアプローチの重要性を強調している。
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