論文の概要: The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13784v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 16:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 15:47:26.986874
• Title: The Model Openness Framework: Promoting Completeness and Openness for Reproducibility, Transparency, and Usability in Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: モデルオープンネスフレームワーク:人工知能における再現性、透明性、ユーザビリティのための完全性とオープン性を促進する
• Authors: Matt White, Ibrahim Haddad, Cailean Osborne, Xiao-Yang Liu Yanglet, Ahmed Abdelmonsef, Sachin Varghese,
• Abstract要約: モデルオープンネスフレームワーク(MOF)は,その完全性とオープン性に基づいて機械学習モデルを評価する分類システムである。 このフレームワークは、オープンであると主張するモデルの誤った表現を防止し、研究者や開発者が許容ライセンスの下ですべてのモデルコンポーネントを提供することを誘導し、個人や組織が制約なく安全に採用できるモデルを識別するのを助けることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI (GAI) offers unprecedented opportunities for research and innovation, but its commercialization has raised concerns about transparency, reproducibility, and safety. Many open GAI models lack the necessary components for full understanding and reproducibility, and some use restrictive licenses whilst claiming to be ``open-source''. To address these concerns, we propose the Model Openness Framework (MOF), a ranked classification system that rates machine learning models based on their completeness and openness, following principles of open science, open source, open data, and open access. The MOF requires specific components of the model development lifecycle to be included and released under appropriate open licenses. This framework aims to prevent misrepresentation of models claiming to be open, guide researchers and developers in providing all model components under permissive licenses, and help individuals and organizations identify models that can be safely adopted without restrictions. By promoting transparency and reproducibility, the MOF combats ``openwashing'' practices and establishes completeness and openness as primary criteria alongside the core tenets of responsible AI. Wide adoption of the MOF will foster a more open AI ecosystem, benefiting research, innovation, and adoption of state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GAI)は、研究とイノベーションの先例のない機会を提供するが、その商業化は透明性、再現性、安全性に関する懸念を引き起こしている。 多くのオープンなGAIモデルは、完全な理解と再現性に必要なコンポーネントを欠いている。 これらの問題に対処するために、我々は、オープンサイエンス、オープンソース、オープンデータ、オープンアクセスの原則に従って、その完全性とオープン性に基づいて機械学習モデルを評価するランク付けされた分類システムであるモデルオープンネスフレームワーク(MOF)を提案する。 MOFは、適切なオープンライセンスの下で、モデル開発ライフサイクルの特定のコンポーネントを含め、リリースする必要がある。 このフレームワークは、オープンであると主張するモデルの誤った表現を防止し、研究者や開発者が許容ライセンスの下ですべてのモデルコンポーネントを提供することを誘導し、個人や組織が制約なく安全に採用できるモデルを識別するのを助けることを目的としている。 透明性と再現性を促進することで、MOFは'オープンウォッシング'の実践と戦い、責任あるAIのコアテテットと並行して、完全性とオープン性を主要な基準として確立する。 MOFの広範な採用は、よりオープンなAIエコシステムを育み、研究、イノベーション、最先端モデルの採用に寄与する。

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