論文の概要: Explainable AI is Responsible AI: How Explainability Creates Trustworthy
and Socially Responsible Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01555v1
- Date: Mon, 4 Dec 2023 00:54:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 16:46:18.743774
- Title: Explainable AI is Responsible AI: How Explainability Creates Trustworthy
and Socially Responsible Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 説明可能なAIは責任を負う - 説明可能なAIが信頼できる社会的責任を持つ人工知能を生み出す方法
- Authors: Stephanie Baker, Wei Xiang
- Abstract要約: これは責任あるAIのトピックであり、信頼できるAIシステムを開発する必要性を強調している。
XAIは、責任あるAI(RAI)のためのビルディングブロックとして広く考えられている。
以上の結果から,XAIはRAIのすべての柱にとって不可欠な基盤である,という結論に至った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.844540637074836
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) has been clearly established as a technology
with the potential to revolutionize fields from healthcare to finance - if
developed and deployed responsibly. This is the topic of responsible AI, which
emphasizes the need to develop trustworthy AI systems that minimize bias,
protect privacy, support security, and enhance transparency and accountability.
Explainable AI (XAI) has been broadly considered as a building block for
responsible AI (RAI), with most of the literature considering it as a solution
for improved transparency. This work proposes that XAI and responsible AI are
significantly more deeply entwined. In this work, we explore state-of-the-art
literature on RAI and XAI technologies. Based on our findings, we demonstrate
that XAI can be utilized to ensure fairness, robustness, privacy, security, and
transparency in a wide range of contexts. Our findings lead us to conclude that
XAI is an essential foundation for every pillar of RAI.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)は、医療から金融へ分野を変革する可能性を持つ技術として明確に確立されている。
これは責任あるAIのトピックであり、バイアスを最小限に抑え、プライバシーを保護し、セキュリティをサポートし、透明性と説明責任を高める、信頼できるAIシステムを開発する必要性を強調している。
説明可能なAI(XAI)は、責任あるAI(RAI)のためのビルディングブロックとして広く考えられており、ほとんどの文献は、透明性向上のソリューションとして、それを考慮する。
この研究は、XAIと責任あるAIがより深く絡み合っていることを示唆している。
本研究では,RAI技術とXAI技術に関する最先端の文献について考察する。
我々の知見に基づいて、XAIは、幅広い文脈で公正性、堅牢性、プライバシ、セキュリティ、透明性を確保するために利用できることを示した。
以上の結果から,XAIはRAIのすべての柱にとって不可欠な基盤であると考えられた。
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