論文の概要: Responsible Artificial Intelligence: A Structured Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06910v1
- Date: Mon, 11 Mar 2024 17:01:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-12 18:08:39.109230
- Title: Responsible Artificial Intelligence: A Structured Literature Review
- Title（参考訳）: 責任ある人工知能:構造化された文献レビュー
- Authors: Sabrina Goellner, Marina Tropmann-Frick, Bostjan Brumen
- Abstract要約: EUは最近、AIへの信頼の必要性を強調するいくつかの出版物を公表した。
これは国際規制の緊急の必要性を浮き彫りにする。
本稿は、私たちの知る限り、責任あるAIの最初の統一された定義を包括的かつ包括的に紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our research endeavors to advance the concept of responsible artificial
intelligence (AI), a topic of increasing importance within EU policy
discussions. The EU has recently issued several publications emphasizing the
necessity of trust in AI, underscoring the dual nature of AI as both a
beneficial tool and a potential weapon. This dichotomy highlights the urgent
need for international regulation. Concurrently, there is a need for frameworks
that guide companies in AI development, ensuring compliance with such
regulations. Our research aims to assist lawmakers and machine learning
practitioners in navigating the evolving landscape of AI regulation,
identifying focal areas for future attention. This paper introduces a
comprehensive and, to our knowledge, the first unified definition of
responsible AI. Through a structured literature review, we elucidate the
current understanding of responsible AI. Drawing from this analysis, we propose
an approach for developing a future framework centered around this concept. Our
findings advocate for a human-centric approach to Responsible AI. This approach
encompasses the implementation of AI methods with a strong emphasis on ethics,
model explainability, and the pillars of privacy, security, and trust.
- Abstract（参考訳）: 我々の研究は、EUの政策議論において重要性を増すトピックである責任ある人工知能(AI)の概念を前進させようとしている。
EUは最近、AIに対する信頼の必要性を強調したいくつかの出版物を公表し、AIの二重性は有益なツールと潜在的な武器の両方であると強調した。
この二分法は国際規制の緊急の必要性を強調している。
同時に、AI開発において企業を指導し、そのような規制の遵守を保証するフレームワークも必要である。
我々の研究は、AI規制の進化する風景をナビゲートする上で、議員や機械学習の実践者を支援することを目的としている。
本稿では,責任あるaiに関する最初の統一的な定義を包括的かつ我々の知識に導入する。
構造化された文献レビューを通じて、我々は責任あるAIの現在の理解を解明する。
この分析から,本概念を中心とした将来のフレームワーク開発へのアプローチを提案する。
我々の発見は、人間中心のResponsible AIアプローチを提唱している。
このアプローチは、倫理、モデル説明可能性、プライバシ、セキュリティ、信頼の柱に重点を置いて、AIメソッドの実装を含む。
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