Fugu-MT 論文翻訳(概要): Strategies for Increasing Corporate Responsible AI Prioritization

論文の概要: Strategies for Increasing Corporate Responsible AI Prioritization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03855v2
Date: Sun, 28 Jul 2024 20:39:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 23:18:12.338894
Title: Strategies for Increasing Corporate Responsible AI Prioritization
Title（参考訳）: 企業の責任を負うAIプライオリティ化を促進するための戦略
Authors: Angelina Wang, Teresa Datta, John P. Dickerson,
Abstract要約: 我々は,RAIの優先順位を高めるために,歴史的に動機づけられた企業を調査するため,実践者に対して16回の半構造化インタビューを行った。現れるのは、矛盾とさまざまな要因の複雑な物語ですが、私たちは、利用可能なさまざまな戦略を強調して、物語に構造をもたらします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.7489706790538
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Responsible artificial intelligence (RAI) is increasingly recognized as a critical concern. However, the level of corporate RAI prioritization has not kept pace. In this work, we conduct 16 semi-structured interviews with practitioners to investigate what has historically motivated companies to increase the prioritization of RAI. What emerges is a complex story of conflicting and varied factors, but we bring structure to the narrative by highlighting the different strategies available to employ, and point to the actors with access to each. While there are no guaranteed steps for increasing RAI prioritization, we paint the current landscape of motivators so that practitioners can learn from each other, and put forth our own selection of promising directions forward.
Abstract（参考訳）: 責任ある人工知能(RAI)は、ますます重要な関心事として認識されている。しかし、企業RAIの優先順位付けのレベルはペースを保っていない。本研究では,RAIの優先性を高めるために,企業を歴史的に動機づけてきたものについて,実践者に対して16回の半構造化インタビューを行った。現れるのは、矛盾する要因とさまざまな要因の複雑な物語ですが、私たちは、採用可能なさまざまな戦略を強調して、それぞれにアクセス可能なアクターを指し示することで、物語に構造をもたらします。 RAI優先化を促進するための保証されたステップはないが、私たちは、実践者が互いに学び合うように、現在のモチベーターの風景を描き、将来性のある方向の選択を私たち自身で進める。

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