Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Bibliometric View of AI Ethics Development

論文の概要: A Bibliometric View of AI Ethics Development

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05551v1
Date: Thu, 8 Feb 2024 16:36:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 06:19:57.792683
Title: A Bibliometric View of AI Ethics Development
Title（参考訳）: AI倫理開発に関する文献的考察
Authors: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen,
Abstract要約: 我々は過去20年間,キーワード検索に基づくAI倫理文献の文献分析を行った。 AI倫理の次のフェーズは、AIが人間とマッチしたり、知的に超越したりするにつれて、AIをより機械的に近いものにすることに集中する可能性が高いと推測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0998481751764
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Artificial Intelligence (AI) Ethics is a nascent yet critical research field. Recent developments in generative AI and foundational models necessitate a renewed look at the problem of AI Ethics. In this study, we perform a bibliometric analysis of AI Ethics literature for the last 20 years based on keyword search. Our study reveals a three-phase development in AI Ethics, namely an incubation phase, making AI human-like machines phase, and making AI human-centric machines phase. We conjecture that the next phase of AI ethics is likely to focus on making AI more machine-like as AI matches or surpasses humans intellectually, a term we coin as "machine-like human".
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)倫理は生まれながら重要な研究分野である。生成AIと基礎モデルの最近の発展は、AI倫理の問題を再考する必要がある。本研究では,キーワード検索に基づく過去20年間のAI倫理文献の文献分析を行う。我々の研究では、AI倫理における3段階の開発、すなわちインキュベーションフェーズ、AI人間のようなマシンフェーズ、AI人間中心のマシンフェーズが明らかにされている。 AI倫理の次のフェーズは、AIが人間とマッチしたり、知的に超えたりすることで、AIをより機械的なものにすることに集中する可能性が高いと推測する。

関連論文リスト

Towards a Theory of AI Personhood [1.6317061277457001]
我々はAIの人格化に必要な条件を概説する。もしAIシステムが人間と見なせるなら、AIアライメントの典型的な枠組みは不完全かもしれない。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-23T10:31:26Z)
Human Bias in the Face of AI: The Role of Human Judgement in AI Generated Text Evaluation [48.70176791365903]
本研究では、偏見がAIと人為的コンテンツの知覚をどう形成するかを考察する。ラベル付きおよびラベルなしコンテンツに対するヒトのラッカーの反応について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-29T04:31:45Z)
Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.477369282996385]
AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-19T22:22:21Z)
AI Ethics: A Bibliometric Analysis, Critical Issues, and Key Gaps [3.8214695776749013]
この研究は、過去20年間にAI倫理文学の総合的文献計測分析を行った。彼らは、コリングリッジジレンマを含む7つの重要なAI倫理問題、AIステータスの議論、AIの透明性と説明可能性に関連する課題、プライバシー保護の合併症、正義と公正の考慮、アルゴクラシーと人間の啓発に関する懸念、超知能の問題を提示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T21:43:21Z)
AI Ethics Issues in Real World: Evidence from AI Incident Database [0.6091702876917279]
インテリジェントなサービスロボット、言語/ビジョンモデル、そして自動運転がリードする、AIの非倫理的利用をよく目にする13のアプリケーション領域を特定します。倫理的問題は、不適切な使用や人種的差別から、身体的安全と不公平なアルゴリズムまで、8つの異なる形態で現れる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-15T16:25:57Z)
On the Influence of Explainable AI on Automation Bias [0.0]
我々は、説明可能なAI(XAI)によって自動化バイアスに影響を与える可能性に光を当てることを目指している。ホテルのレビュー分類に関するオンライン実験を行い、最初の結果について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-19T12:54:23Z)
Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。 AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:36:39Z)
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)
On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z)
Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)

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。