論文の概要: False Sense of Security in Explainable Artificial Intelligence (XAI)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03820v1
- Date: Mon, 6 May 2024 20:02:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 18:04:44.961043
- Title: False Sense of Security in Explainable Artificial Intelligence (XAI)
- Title（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)におけるセキュリティの虚偽感覚
- Authors: Neo Christopher Chung, Hongkyou Chung, Hearim Lee, Hongbeom Chung, Lennart Brocki, George Dyer,
- Abstract要約: 我々は、AI規制と現在の市場条件が効果的なAIガバナンスと安全性を脅かすと主張している。
政府は明確な立法と政策ステートメントを通じて説明可能性の問題に明示的に対処しない限り、AIガバナンスのリスクは空虚な「ボックス・ティック」のエクササイズになる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.298597939573779
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A cautious interpretation of AI regulations and policy in the EU and the USA place explainability as a central deliverable of compliant AI systems. However, from a technical perspective, explainable AI (XAI) remains an elusive and complex target where even state of the art methods often reach erroneous, misleading, and incomplete explanations. "Explainability" has multiple meanings which are often used interchangeably, and there are an even greater number of XAI methods - none of which presents a clear edge. Indeed, there are multiple failure modes for each XAI method, which require application-specific development and continuous evaluation. In this paper, we analyze legislative and policy developments in the United States and the European Union, such as the Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, the AI Act, the AI Liability Directive, and the General Data Protection Regulation (GDPR) from a right to explanation perspective. We argue that these AI regulations and current market conditions threaten effective AI governance and safety because the objective of trustworthy, accountable, and transparent AI is intrinsically linked to the questionable ability of AI operators to provide meaningful explanations. Unless governments explicitly tackle the issue of explainability through clear legislative and policy statements that take into account technical realities, AI governance risks becoming a vacuous "box-ticking" exercise where scientific standards are replaced with legalistic thresholds, providing only a false sense of security in XAI.
- Abstract（参考訳）: EUと米国におけるAI規制とポリシーの慎重な解釈は、準拠するAIシステムの中心的な提供物として説明可能性を置いている。
しかし、技術的観点から見れば、説明可能なAI(XAI)は、最先端の手法でさえしばしば誤った、誤解を招く、不完全な説明に達するという、明らかに複雑なターゲットのままである。
「説明可能性」は、しばしば相互に使用される複数の意味を持ち、さらに多くのXAIメソッドが存在します。
実際、各XAIメソッドには複数の障害モードがあり、アプリケーション固有の開発と継続的な評価が必要である。
本稿では、米国と欧州連合の立法・政策開発、例えば、人工知能の安全・安全・信頼性開発・利用に関する執行命令、AI法、AI責任指令、一般データ保護規則(GDPR)を、説明的観点から分析する。
これらのAI規制と現在の市場状況は、信頼できる、説明責任のある、透明なAIの目的が、意味のある説明を提供するためのAIオペレーターの疑わしい能力と本質的に関連しているため、効果的なAIガバナンスと安全を脅かしている、と我々は主張する。
政府は、技術的現実を考慮に入れた明確な立法と政策ステートメントを通じて説明可能性の問題に明示的に対処しない限り、科学標準を法的基準に置き換え、XAIにおける誤ったセキュリティ感覚を提供する、空虚な「ボックス・ティキング」演習となる。
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