論文の概要: The Narrow Depth and Breadth of Corporate Responsible AI Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12193v1
- Date: Mon, 20 May 2024 17:26:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 12:35:30.402402
- Title: The Narrow Depth and Breadth of Corporate Responsible AI Research
- Title（参考訳）: 企業責任AI研究の幅と幅
- Authors: Nur Ahmed, Amit Das, Kirsten Martin, Kawshik Banerjee,
- Abstract要約: 私たちは、AI企業の大多数が、この重要なAIのサブフィールドにおいて、限られた、あるいは全く関与していないことを示している。
主要なAI企業は、従来のAI研究に比べて、責任あるAI研究のアウトプットが著しく低い。
当社の結果は、業界が責任あるAI研究を公然と行う必要性を浮き彫りにしたものだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.364518262921329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The transformative potential of AI presents remarkable opportunities, but also significant risks, underscoring the importance of responsible AI development and deployment. Despite a growing emphasis on this area, there is limited understanding of industry's engagement in responsible AI research, i.e., the critical examination of AI's ethical, social, and legal dimensions. To address this gap, we analyzed over 6 million peer-reviewed articles and 32 million patent citations using multiple methods across five distinct datasets to quantify industry's engagement. Our findings reveal that the majority of AI firms show limited or no engagement in this critical subfield of AI. We show a stark disparity between industry's dominant presence in conventional AI research and its limited engagement in responsible AI. Leading AI firms exhibit significantly lower output in responsible AI research compared to their conventional AI research and the contributions of leading academic institutions. Our linguistic analysis documents a narrower scope of responsible AI research within industry, with a lack of diversity in key topics addressed. Our large-scale patent citation analysis uncovers a pronounced disconnect between responsible AI research and the commercialization of AI technologies, suggesting that industry patents rarely build upon insights generated by the responsible AI literature. This gap highlights the potential for AI development to diverge from a socially optimal path, risking unintended consequences due to insufficient consideration of ethical and societal implications. Our results highlight the urgent need for industry to publicly engage in responsible AI research to absorb academic knowledge, cultivate public trust, and proactively mitigate AI-induced societal harms.
- Abstract（参考訳）: AIの変革的なポテンシャルは、驚くべき機会だけでなく、重大なリスクをもたらし、責任あるAI開発とデプロイメントの重要性を強調している。
この分野に重点を置いているにもかかわらず、AI研究における産業の関与、すなわちAIの倫理的、社会的、法的側面に対する批判的な評価について、限定的な理解がある。
このギャップに対処するため、産業のエンゲージメントを定量化するために、5つの異なるデータセットにまたがる複数の方法を用いて、600万以上のピアレビュー記事と3200万の特許引用を分析しました。
我々の研究結果によると、AI企業の大多数は、この重要なAI分野への関与が限られているか、全くないことがわかった。
我々は、従来のAI研究における業界の支配的な存在と、その責任あるAIへの関与が限定的であることの相違を示す。
先進的なAI企業は、従来のAI研究や主要な学術機関の貢献と比べて、責任あるAI研究の成果が著しく低い。
私たちの言語分析では、業界におけるAI研究の責任範囲が狭くなり、対処される主要なトピックの多様性が欠如しています。
当社の大規模特許引用分析は、責任あるAI研究とAI技術の商業化との明確な断絶を明らかにし、業界特許が責任あるAI文献によって生成された洞察に基づいて構築されることは滅多にないことを示唆している。
このギャップは、AI開発が社会的に最適な経路から分岐する可能性を強調し、倫理的および社会的意味の考慮が不十分なために意図しない結果のリスクを負う。
我々の結果は、学術知識を吸収し、公的な信頼を育み、AIが引き起こす社会的害を積極的に軽減するために、業界が責任あるAI研究を公然と行う必要性を強調している。
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