論文の概要: Deception Analysis with Artificial Intelligence: An Interdisciplinary Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05724v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 09:06:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 10:07:31.161135
- Title: Deception Analysis with Artificial Intelligence: An Interdisciplinary Perspective
- Title（参考訳）: 人工知能を用いた認識分析 : 学際的視点
- Authors: Stefan Sarkadi,
- Abstract要約: 私たちは、欺くAIに関するタイムリーで意味のある学際的な視点を構築します。
DAMAS - 社会認知モデル作成のための総合的多エージェントシステムフレームワークで, 詐欺の分析を行う。
本稿では,コンピュータサイエンス,哲学,心理学,倫理,インテリジェンス・アナリティクスの観点から,AIアプローチによる騙しのモデル化と説明について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Humans and machines interact more frequently than ever and our societies are becoming increasingly hybrid. A consequence of this hybridisation is the degradation of societal trust due to the prevalence of AI-enabled deception. Yet, despite our understanding of the role of trust in AI in the recent years, we still do not have a computational theory to be able to fully understand and explain the role deception plays in this context. This is a problem because while our ability to explain deception in hybrid societies is delayed, the design of AI agents may keep advancing towards fully autonomous deceptive machines, which would pose new challenges to dealing with deception. In this paper we build a timely and meaningful interdisciplinary perspective on deceptive AI and reinforce a 20 year old socio-cognitive perspective on trust and deception, by proposing the development of DAMAS -- a holistic Multi-Agent Systems (MAS) framework for the socio-cognitive modelling and analysis of deception. In a nutshell this paper covers the topic of modelling and explaining deception using AI approaches from the perspectives of Computer Science, Philosophy, Psychology, Ethics, and Intelligence Analysis.
- Abstract（参考訳）: 人間と機械は、これまで以上に頻繁に対話し、私たちの社会はますますハイブリッドになりつつある。
このハイブリダイゼーションの結果は、AIによる詐欺の頻度による社会的信頼の低下である。
しかし、近年のAIにおける信頼の役割について理解しているにもかかわらず、この文脈で嘘が果たす役割を完全に理解し説明できる計算理論はいまだに存在しない。
ハイブリッド社会における騙しを説明する能力が遅れている一方で、AIエージェントの設計は、完全に自律的な騙しマシンへと進み続ける可能性があるため、騙しに対処する上で新たな課題が生じる可能性があるため、これは問題である。
本稿では,疑似AIに関するタイムリーかつ有意義な学際的視点を構築し,疑似認知モデルと分析のための総合的マルチエージェントシステム(MAS)フレームワークであるDAAS(DAMAS)の開発を提案する。
ここでは,コンピュータ科学,哲学,心理学,倫理,情報分析の観点から,AIアプローチによる騙しのモデル化と説明について述べる。
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