論文の概要: Towards AI Accountability Infrastructure: Gaps and Opportunities in AI Audit Tooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17861v2
• Date: Thu, 14 Mar 2024 15:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 01:32:47.155239
• Title: Towards AI Accountability Infrastructure: Gaps and Opportunities in AI Audit Tooling
• Title（参考訳）: AIアカウンタビリティインフラストラクチャを目指す - AI監査ツールのギャップと機会
• Authors: Victor Ojewale, Ryan Steed, Briana Vecchione, Abeba Birhane, Inioluwa Deborah Raji,
• Abstract要約: 監査は、デプロイされた人工知能(AI)システムのリスクと限界を特定するための重要なメカニズムである。 私たちは利用可能なAI監査ツールの現在のエコシステムをマップします。 我々は、多くのAI監査実践者にとって、ニーズの全範囲を適切にサポートするリソースが不足していると結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.841662059101602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Audits are critical mechanisms for identifying the risks and limitations of deployed artificial intelligence (AI) systems. However, the effective execution of AI audits remains incredibly difficult. As a result, practitioners make use of various tools to support their efforts. Drawing on interviews with 35 AI audit practitioners and a landscape analysis of 390 tools, we map the current ecosystem of available AI audit tools. While there are many tools designed to assist practitioners with setting standards and evaluating AI systems, these tools often fell short of supporting the accountability goals of AI auditing in practice. We thus highlight areas for future tool development beyond evaluation -- from harms discovery to advocacy -- and outline challenges practitioners faced in their efforts to use AI audit tools. We conclude that resources are lacking to adequately support the full scope of needs for many AI audit practitioners and recommend that the field move beyond tools for just evaluation, towards more comprehensive infrastructure for AI accountability.
• Abstract（参考訳）: 監査は、デプロイされた人工知能(AI)システムのリスクと限界を特定するための重要なメカニズムである。 しかし、AI監査の効果的な実行は、依然として信じられないほど難しい。 その結果、実践者は様々な道具を使って努力を支えている。 35人のAI監査実践者とのインタビューと390のツールのランドスケープ分析に基づいて、利用可能なAI監査ツールの現在のエコシステムをマップします。 実践者が標準を設定し、AIシステムを評価するのを支援するために設計されたツールはたくさんあるが、これらのツールは、実際にAI監査のアカウンタビリティの目標をサポートするに足りなかったことが多い。 したがって、私たちは、発見から擁護まで、評価以外の将来のツール開発分野を強調し、AI監査ツールを使用する上で実践者が直面した課題を概説する。 我々は、多くのAI監査実践者に対するニーズの全範囲を適切にサポートするリソースが不足していると結論付け、現場は単に評価のためのツールを超えて、AI説明責任のためのより包括的なインフラへと移行することを推奨する。

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