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/2403.16808v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 08:59:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-27 21:05:08.903672
- 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. 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。
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