Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trustworthy Artificial Intelligence in the Context of Metrology

論文の概要: Trustworthy Artificial Intelligence in the Context of Metrology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10117v1
Date: Fri, 14 Jun 2024 15:23:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-17 13:06:25.436779
Title: Trustworthy Artificial Intelligence in the Context of Metrology
Title（参考訳）: 信頼できる人工知能 : メトロロジーの立場から
Authors: Tameem Adel, Sam Bilson, Mark Levene, Andrew Thompson,
Abstract要約: 我々は、信頼できる人工知能(TAI)分野の国立物理研究所での研究をレビューする。技術的,社会技術的,社会的の3つのテーマについて述べる。これは,開発モデルが信頼性が高く,責任ある決定を下す上で重要な役割を担っている。 NPLで取り組んでいるTAI内の3つの研究領域について論じ、AIシステムの認証について、TAIの特徴の遵守の観点から検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2873782624127834
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We review research at the National Physical Laboratory (NPL) in the area of trustworthy artificial intelligence (TAI), and more specifically trustworthy machine learning (TML), in the context of metrology, the science of measurement. We describe three broad themes of TAI: technical, socio-technical and social, which play key roles in ensuring that the developed models are trustworthy and can be relied upon to make responsible decisions. From a metrology perspective we emphasise uncertainty quantification (UQ), and its importance within the framework of TAI to enhance transparency and trust in the outputs of AI systems. We then discuss three research areas within TAI that we are working on at NPL, and examine the certification of AI systems in terms of adherence to the characteristics of TAI.
Abstract（参考訳）: 我々は,信頼性のある人工知能(TAI)分野の国立物理学研究所(NPL)と,より具体的には信頼性の高い機械学習(TML)について,計量学の文脈で検討する。技術的,社会技術的,社会的の3つのテーマについて述べる。これは,開発モデルが信頼性が高く,責任ある決定を下す上で重要な役割を担っている。メトロジーの観点からは、不確実性定量化(UQ)と、AIシステムのアウトプットの透明性と信頼性を高めるためのTAIの枠組みにおけるその重要性を強調します。次に、我々は、NPLで取り組んでいるTAI内の3つの研究領域について論じ、AIシステムの認証について、TAIの特徴の遵守の観点から検討する。

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