論文の概要: Responsible AI: Portraits with Intelligent Bibliometrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02846v1
• Date: Sun, 5 May 2024 08:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 18:00:36.473380
• Title: Responsible AI: Portraits with Intelligent Bibliometrics
• Title（参考訳）: Responsible AI - インテリジェントなバイオロメトリによるポートフォリオ
• Authors: Yi Zhang, Mengjia Wu, Guangquan Zhang, Jie Lu,
• Abstract要約: この研究は、責任あるAIを定義し、そのコア原則を特定した。 この研究は、2015年からAIコミュニティが寄稿した17,799の論文を実証的に調査した。 複数の分野から380の記事からなるコアコホートの分析は、責任あるAIの最新の進歩を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.51687434548628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shifting the focus from principles to practical implementation, responsible artificial intelligence (AI) has garnered considerable attention across academia, industry, and society at large. Despite being in its nascent stages, this emerging field grapples with nebulous concepts and intricate knowledge frameworks. By analyzing three prevailing concepts - explainable AI, trustworthy AI, and ethical AI, this study defined responsible AI and identified its core principles. Methodologically, this study successfully demonstrated the implementation of leveraging AI's capabilities into bibliometrics for enhanced knowledge discovery and the cross-validation of experimentally examined models with domain insights. Empirically, this study investigated 17,799 research articles contributed by the AI community since 2015. This involves recognizing key technological players and their relationships, unveiling the topical landscape and hierarchy of responsible AI, charting its evolution, and elucidating the interplay between the responsibility principles and primary AI techniques. An analysis of a core cohort comprising 380 articles from multiple disciplines captures the most recent advancements in responsible AI. As one of the pioneering bibliometric studies dedicated to exploring responsible AI, this study will provide comprehensive macro-level insights, enhancing the understanding of responsible AI while furnishing valuable knowledge support for AI regulation and governance initiatives.
• Abstract（参考訳）: 原則から実践的実装へと焦点を移し、責任ある人工知能(AI)は、学界、産業、社会全体にかなりの注目を集めている。 初期段階にあるにもかかわらず、この新興分野は、曖昧な概念と複雑な知識フレームワークで波及している。 説明可能なAI、信頼できるAI、倫理的なAIの3つの一般的な概念を分析することで、この研究は責任あるAIを定義し、そのコア原則を特定した。 本研究は,知識発見の強化とドメイン洞察を用いた実験的検討モデルの相互検証のために,AIの能力をバイオロメトリに活用することの実装を成功裏に実証した。 この研究は、2015年からAIコミュニティが寄稿した17,799の論文を実証的に調査した。 これには、主要な技術プレーヤーとその関係を認識し、責任あるAIのトピックのランドスケープと階層を明らかにし、その進化をチャート化し、責任の原則と主要なAI技術の間の相互作用を解明することが含まれる。 複数の分野から380の記事からなるコアコホートの分析は、責任あるAIの最新の進歩を捉えている。 責任あるAIを探求するための先駆的な文献学研究の1つとして、この研究は、責任あるAIの理解を高めつつ、AI規制とガバナンスイニシアチブのための貴重な知識支援を行うとともに、責任あるAIに関する総合的なマクロレベルの洞察を提供する。

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