論文の概要: Navigating the EU AI Act: A Methodological Approach to Compliance for Safety-critical Products

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16808v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 14:32:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 19:53:16.550143
• Title: Navigating the EU AI Act: A Methodological Approach to Compliance for Safety-critical Products
• Title（参考訳）: EU AI法をナビゲートする - 安全クリティカルな製品へのコンプライアンスの方法論的アプローチ
• Authors: J. Kelly, S. Ali Zafar, L. Heidemann, J. Zacchi, D. Espinoza, N. Mata,
• Abstract要約: 本稿では,リスクの高いAIシステムに対するEU AI Act要件を解釈するための方法論を提案する。 まず,AIシステムに対する製品品質モデルの拡張を提案し,現行の品質モデルではカバーされない法に関する属性を取り入れた。 次に、ステークホルダーレベルで技術的要件を導出するための契約ベースのアプローチを提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In December 2023, the European Parliament provisionally agreed on the EU AI Act. This unprecedented regulatory framework for AI systems lays out guidelines to ensure the safety, legality, and trustworthiness of AI products. This paper presents a methodology for interpreting the EU AI Act requirements for high-risk AI systems by leveraging product quality models. We first propose an extended product quality model for AI systems, incorporating attributes relevant to the Act not covered by current quality models. We map the Act requirements to relevant quality attributes with the goal of refining them into measurable characteristics. We then propose a contract-based approach to derive technical requirements at the stakeholder level. This facilitates the development and assessment of AI systems that not only adhere to established quality standards, but also comply with the regulatory requirements outlined in the Act for high-risk (including safety-critical) AI systems. We demonstrate the applicability of this methodology on an exemplary automotive supply chain use case, where several stakeholders interact to achieve EU AI Act compliance.
• Abstract（参考訳）: 2023年12月、欧州議会は暫定的にEUのAI法に同意した。 この前例のないAIシステムの規制枠組みは、AI製品の安全性、合法性、信頼性を保証するためのガイドラインを定めている。 本稿では,製品の品質モデルを活用することで,リスクの高いAIシステムに対するEU AI Act要件を解釈するための方法論を提案する。 まず,AIシステムに対する製品品質モデルの拡張を提案し,現行の品質モデルではカバーされない法に関する属性を取り入れた。 我々は、アクト要件を関連する品質特性にマッピングし、それらを測定可能な特性に精製する。 次に、ステークホルダーレベルで技術的要件を導出するための契約ベースのアプローチを提案します。 これにより、確立された品質基準に準拠するだけでなく、リスクの高い(安全クリティカルな)AIシステムに関する法律で規定された規制要件にも準拠するAIシステムの開発と評価が容易になる。 いくつかの利害関係者が連携してEU AI Actの遵守を実現するような、例示的な自動車サプライチェーンのユースケースにおいて、この方法論の適用性を実証する。

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)
• How Could Generative AI Support Compliance with the EU AI Act? A Review for Safe Automated Driving Perception [4.075971633195745]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車の知覚機能の中心となっている。 EU(EU)人工知能(AI)法は、AIシステムの厳格な規範と標準を確立することによって、これらの課題に対処することを目的としている。 本稿では、DNNに基づく知覚システムに関するEU AI法から生じる要件を要約し、ADにおける既存の生成AIアプリケーションを体系的に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T12:01:06Z)
• The Dilemma of Uncertainty Estimation for General Purpose AI in the EU AI Act [6.9060054915724]
  AI法は、欧州連合全体のAIシステムの規制である。 我々は、不確実性推定が、実世界でモデルをデプロイするために必要なコンポーネントであるべきだと論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T23:59:51Z)
• AI Cards: Towards an Applied Framework for Machine-Readable AI and Risk Documentation Inspired by the EU AI Act [2.1897070577406734]
  その重要性にもかかわらず、AI法に沿ったAIとリスクドキュメントの作成を支援するための標準やガイドラインが欠如している。 提案するAIカードは,AIシステムの意図した使用を表現するための,新しい総合的なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T09:51:49Z)
• Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.80306881112313]
  我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。 これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。 これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:38:32Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
  AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。 一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。 本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:51:37Z)
• No Trust without regulation! [0.0]
  機械学習(ML)の性能の爆発と、その応用の可能性は、産業システムにおけるその利用を考慮し続けています。 安全と、その基準、規制、標準の問題については、いまだに片側に過度に残っています。 欧州委員会は、安全で信頼性があり、ヨーロッパの倫理的価値を尊重するAIベースのアプリケーションを統合するための、前進と強固なアプローチを構築するための基盤を築き上げた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T09:08:41Z)
• Legal Provocations for HCI in the Design and Development of Trustworthy Autonomous Systems [2.575172714412997]
  我々は、2021年欧州連合AI法(AIA)からの一連の法的挑発について検討する。 AIAは、ハイリスクAIシステム(HRAIS)の必須設計と開発要件を導入し、社会と市民の基本的権利にリスクをもたらすAI開発をターゲットにしている。 これらの要件は、AIの倫理と説明可能性に関する確立した懸念を越えて、AIに対する規制の遵守と社会的信頼の促進を可能にする、人間中心のプロセスと設計方法におけるAI開発を確固たるものにするHCIの新たな機会を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T13:03:43Z)
• 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)
• Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable Claims [59.64274607533249]
  AI開発者は、責任を負うことのできる検証可能な主張をする必要がある。 このレポートは、さまざまな利害関係者がAIシステムに関するクレームの妥当性を改善するための様々なステップを示唆している。 我々は、この目的のための10のメカニズム、すなわち、組織、ソフトウェア、ハードウェアを分析し、それらのメカニズムの実装、探索、改善を目的とした推奨を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T17:15:35Z)

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。