論文の概要: Survey on AI Ethics: A Socio-technical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17228v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 21:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 23:13:18.439033
• Title: Survey on AI Ethics: A Socio-technical Perspective
• Title（参考訳）: AI倫理に関する調査: 社会技術的視点
• Authors: Dave Mbiazi, Meghana Bhange, Maryam Babaei, Ivaxi Sheth, Patrik Joslin Kenfack
• Abstract要約: AIに関連する倫理的懸念には、公正性、プライバシとデータ保護、責任と説明責任、安全性と堅牢性、透明性と説明可能性、環境への影響といった課題が含まれている。 この研究は、AIを社会に展開する際の現在と将来の倫理的懸念を統一する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The past decade has observed a great advancement in AI with deep learning-based models being deployed in diverse scenarios including safety-critical applications. As these AI systems become deeply embedded in our societal infrastructure, the repercussions of their decisions and actions have significant consequences, making the ethical implications of AI deployment highly relevant and important. The ethical concerns associated with AI are multifaceted, including challenging issues of fairness, privacy and data protection, responsibility and accountability, safety and robustness, transparency and explainability, and environmental impact. These principles together form the foundations of ethical AI considerations that concern every stakeholder in the AI system lifecycle. In light of the present ethical and future x-risk concerns, governments have shown increasing interest in establishing guidelines for the ethical deployment of AI. This work unifies the current and future ethical concerns of deploying AI into society. While we acknowledge and appreciate the technical surveys for each of the ethical principles concerned, in this paper, we aim to provide a comprehensive overview that not only addresses each principle from a technical point of view but also discusses them from a social perspective.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、ディープラーニングベースのモデルは、安全クリティカルなアプリケーションを含むさまざまなシナリオにデプロイされている。 これらのAIシステムが私たちの社会的基盤に深く浸透するにつれて、その決定と行動に対する反感が重大な結果をもたらし、AIデプロイメントの倫理的影響が極めて重要になる。 aiに関連する倫理的な懸念には、公平性、プライバシとデータ保護、責任と説明責任、安全と堅牢性、透明性と説明可能性、環境への影響といった課題が含まれている。 これらの原則は、AIシステムのライフサイクルにおけるすべてのステークホルダーに関する倫理的AI考察の基礎を形成する。 現在の倫理的および将来のxリスクの懸念を踏まえ、政府はAIの倫理的展開のためのガイドラインを確立することへの関心が高まっている。 この研究は、AIを社会に展開する際の現在と将来の倫理的懸念を統一する。 本稿では,それぞれの倫理的原則に関する技術的調査を認識し,評価する一方で,技術的な観点からも各原則に対処するだけでなく,社会的観点からも議論する包括的概要を提供することを目的とする。

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