論文の概要: How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence systems appropriate for regulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05048v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 12:02:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 18:36:15.981395
• Title: How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence systems appropriate for regulation
• Title（参考訳）: あなたのAIはどんなものか? 規制に適した人工知能システムの定義に向けて
• Authors: Leonardo C. T. Bezerra, Alexander E. I. Brownlee, Luana Ferraz Alvarenga, Renan Cipriano Moioli, Thais Vasconcelos Batista
• Abstract要約: 最近のAI規制提案では、ICT技術、アプローチ、AIではないシステムに影響を与えるAI定義が採用されている。 本稿では,AI定義の規制(VADER)が適切に定義されているかを評価するためのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has driven many information and communication technology (ICT) breakthroughs. Nonetheless, the scope of ICT systems has expanded far beyond AI since the Turing test proposal. Critically, recent AI regulation proposals adopt AI definitions affecting ICT techniques, approaches, and systems that are not AI. In some cases, even works from mathematics, statistics, and engineering would be affected. Worryingly, AI misdefinitions are observed from Western societies to the Global South. In this paper, we propose a framework to score how validated as appropriately-defined for regulation (VADER) an AI definition is. Our online, publicly-available VADER framework scores the coverage of premises that should underlie AI definitions for regulation, which aim to (i) reproduce principles observed in other successful technology regulations, and (ii) include all AI techniques and approaches while excluding non-AI works. Regarding the latter, our score is based on a dataset of representative AI, non-AI ICT, and non-ICT examples. We demonstrate our contribution by reviewing the AI regulation proposals of key players, namely the United States, United Kingdom, European Union, and Brazil. Importantly, none of the proposals assessed achieve the appropriateness score, ranging from a revision need to a concrete risk to ICT systems and works from other fields.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は多くの情報通信技術(ICT)を突破した。 それでも、ICTシステムの範囲はチューリングテストの提案以来、AIを超えて拡大している。 最近のAI規制提案では、ICT技術、アプローチ、AI以外のシステムに影響を与えるAI定義を採用している。 場合によっては、数学、統計学、工学からも影響がある。 さらに悪いことに、西欧社会からグローバル・サウスまでAIの誤定義が観察されている。 本稿では,AI定義の規制(VADER)が適切に定義されているかを評価する枠組みを提案する。 私たちのオンラインで公開しているVADERフレームワークは、規制のためのAI定義の基盤となるべき前提の範囲をスコア付けします。 (i)他の成功した技術規制で見られる原則を再現し、 (II)非AI作業を除いて、すべてのAI技術とアプローチを含む。 後者については,代表的AI,非AIICT,非ICT事例のデータセットに基づいて評価を行った。 我々は,米国,英国,欧州連合,ブラジルといった主要選手のai規制提案をレビューすることで,我々の貢献を実証する。 重要な点として、評価された提案は、修正の必要性から具体的なリスク、ICTシステム、その他の分野からの作業など、適切性スコアを達成できない。

関連論文リスト

• Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
  本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。 人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。 これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
• Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
  我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。 学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。 トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z)
• Trust, Accountability, and Autonomy in Knowledge Graph-based AI for Self-determination [1.4305544869388402]
  知識グラフ(KG)は、インテリジェントな意思決定を支えるための基盤として登場した。 KGと神経学習の統合は、現在活発な研究のトピックである。 本稿では,KGベースのAIによる自己決定を支援するための基礎的なトピックと研究の柱を概念化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T12:51:52Z)
• AI Deception: A Survey of Examples, Risks, and Potential Solutions [20.84424818447696]
  本稿は、現在のAIシステムが人間を騙す方法を学んだことを論じる。 我々は虚偽を、真理以外の結果の追求において、虚偽の信念を体系的に誘導するものとして定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T17:59:35Z)
• Inherent Limitations of AI Fairness [16.588468396705366]
  AIフェアネスの研究は、コンピュータ科学、社会科学、法学、哲学と結びついた豊富な研究分野へと急速に発展してきた。 AIフェアネスの測定と達成のための多くの技術的ソリューションが提案されているが、そのアプローチは近年、誤解を招く、非現実的で有害であるとして批判されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T11:23:24Z)
• Aligning Artificial Intelligence with Humans through Public Policy [0.0]
  このエッセイは、下流のタスクに活用可能なポリシーデータの構造を学ぶAIの研究の概要を概説する。 これはAIとポリシーの"理解"フェーズを表していると私たちは考えていますが、AIを整合させるために人的価値の重要な源としてポリシーを活用するには、"理解"ポリシーが必要です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-25T21:31:14Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
  本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。 目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。