論文の概要: Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15376v1
- Date: Tue, 16 Apr 2024 14:35:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 07:11:08.822579
- Title: Crossing the principle-practice gap in AI ethics with ethical problem-solving
- Title（参考訳）: 倫理的問題解決によるAI倫理の原則-実践的ギャップの克服
- Authors: Nicholas Kluge Corrêa, James William Santos, Camila Galvão, Marcelo Pasetti, Dieine Schiavon, Faizah Naqvi, Robayet Hossain, Nythamar De Oliveira,
- Abstract要約: AI開発の技術的側面から倫理的言説を分離する原則-実践的ギャップを埋めるには、依然として未解決の問題である。
EPSは、責任、人間中心、価値指向のAI開発を促進する方法論である。
EPSを青写真として利用し、Ethics as a Service Platformの実装を提案します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The past years have presented a surge in (AI) development, fueled by breakthroughs in deep learning, increased computational power, and substantial investments in the field. Given the generative capabilities of more recent AI systems, the era of large-scale AI models has transformed various domains that intersect our daily lives. However, this progress raises concerns about the balance between technological advancement, ethical considerations, safety measures, and financial interests. Moreover, using such systems in sensitive areas amplifies our general ethical awareness, prompting a reemergence of debates on governance, regulation, and human values. However, amidst this landscape, how to bridge the principle-practice gap separating ethical discourse from the technical side of AI development remains an open problem. In response to this challenge, the present work proposes a framework to help shorten this gap: ethical problem-solving (EPS). EPS is a methodology promoting responsible, human-centric, and value-oriented AI development. The framework's core resides in translating principles into practical implementations using impact assessment surveys and a differential recommendation methodology. We utilize EPS as a blueprint to propose the implementation of Ethics as a Service Platform, which is currently available as a simple demonstration. We released all framework components openly and with a permissive license, hoping the community would adopt and extend our efforts into other contexts. Available in https://github.com/Nkluge\-correa/ethical\-problem\-solving
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、ディープラーニングのブレークスルー、計算能力の向上、この分野への相当な投資によって、AI開発が急増した。
より最近のAIシステムの生成能力を考えると、大規模なAIモデルの時代は、日々の生活と交わるさまざまな領域を変えてきた。
しかし、この進歩は、技術進歩、倫理的考察、安全対策、金融利害のバランスに関する懸念を提起する。
さらに、センシティブな分野におけるこのようなシステムの利用は、私たちの一般的な倫理的意識を増幅し、ガバナンス、規制、人的価値に関する議論が再燃させる。
しかし、この状況の中で、倫理的言説をAI開発の技術面から切り離す原則-実践的ギャップをいかに埋めるかは、未解決の問題のままである。
この課題に対応するために、本研究では、このギャップを短くする枠組みである倫理的問題解決(EPS)を提案する。
EPSは、責任、人間中心、価値指向のAI開発を促進する方法論である。
フレームワークの中核は、インパクトアセスメント調査と差分レコメンデーション手法を使用して、原則を実践的な実装に翻訳することにある。
EPSを青写真として利用して、Ethics as a Service Platformの実装を提案しています。
すべてのフレームワークコンポーネントをオープンかつパーミッシブなライセンスでリリースしました。
https://github.com/Nkluge\-correa/ethical\-problem\-solvingで利用可能である。
関連論文リスト
- Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。
本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:12:37Z) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z) - Survey on AI Ethics: A Socio-technical Perspective [0.9374652839580183]
AIに関連する倫理的懸念には、公正性、プライバシとデータ保護、責任と説明責任、安全性と堅牢性、透明性と説明可能性、環境への影響といった課題が含まれている。
この研究は、AIを社会に展開する際の現在と将来の倫理的懸念を統一する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T21:00:56Z) - Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary
Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。
私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。
我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z) - The Different Faces of AI Ethics Across the World: A
Principle-Implementation Gap Analysis [12.031113181911627]
人工知能(AI)は、医療、宇宙探査、銀行、金融といった分野で、私たちの日常生活を変えつつある。
こうしたAIの急速な進歩は、AI技術が社会に与える影響に対する関心を高めている。
いくつかの倫理的原則は政府、国家、国際機関によって公表されている。
これらの原則は、AIの倫理的開発、デプロイメント、ガバナンスを導くための、ハイレベルな規範を概説している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-12T22:41:08Z) - Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。
AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。
我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:36:39Z) - A Deployment Model to Extend Ethically Aligned AI Implementation Method
ECCOLA [5.28595286827031]
本研究の目的は、ECCOLAの採用を促進するために、ECCOLAをデプロイメントモデルで拡張することである。
このモデルには、倫理的AI開発における倫理的ギャップや成果のコミュニケーションを容易にするための単純なメトリクスが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T12:22:34Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Ethics as a service: a pragmatic operationalisation of AI Ethics [1.1083289076967895]
ギャップは、AI倫理原則の理論と、AIシステムの実践的設計の間に存在している。
これは、原則と技術的な翻訳ツールが、たとえ制限されているとしても、なぜまだ必要であるのかを探求することによって、ここで解決しようとしている問題です。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T21:29:25Z) - The Short Anthropological Guide to the Study of Ethical AI [91.3755431537592]
ショートガイドは、AI倫理と社会科学の紹介と、AIの開発に関する人類学的視点の両方を兼ね備えている。
AIシステムの社会的影響と、これらのシステムがいかにして我々の世界がどのように機能するかを再考するかについての洞察を、この分野に馴染みのない人たちに提供することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-07T12:25:03Z) - ECCOLA -- a Method for Implementing Ethically Aligned AI Systems [11.31664099885664]
本稿では,AI倫理を実践する手法を提案する。
この手法であるECCOLAは循環行動設計研究手法を用いて反復的に開発されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-17T17:57:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。