論文の概要: Auditing of AI: Legal, Ethical and Technical Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06235v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 12:49:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 22:22:56.644871
- Title: Auditing of AI: Legal, Ethical and Technical Approaches
- Title（参考訳）: AIの監査 - 法的、倫理的、技術的アプローチ
- Authors: Jakob Mokander,
- Abstract要約: AI監査は、研究と実践の急速に成長している分野である。
AI監査に対する異なるアプローチには、さまざまな余裕と制約がある。
AIガバナンスメカニズムとしての監査の進化における次のステップは、これらの利用可能なアプローチのインターリンクであるべきです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI auditing is a rapidly growing field of research and practice. This review article, which doubles as an editorial to Digital Societys topical collection on Auditing of AI, provides an overview of previous work in the field. Three key points emerge from the review. First, contemporary attempts to audit AI systems have much to learn from how audits have historically been structured and conducted in areas like financial accounting, safety engineering and the social sciences. Second, both policymakers and technology providers have an interest in promoting auditing as an AI governance mechanism. Academic researchers can thus fill an important role by studying the feasibility and effectiveness of different AI auditing procedures. Third, AI auditing is an inherently multidisciplinary undertaking, to which substantial contributions have been made by computer scientists and engineers as well as social scientists, philosophers, legal scholars and industry practitioners. Reflecting this diversity of perspectives, different approaches to AI auditing have different affordances and constraints. Specifically, a distinction can be made between technology-oriented audits, which focus on the properties and capabilities of AI systems, and process oriented audits, which focus on technology providers governance structures and quality management systems. The next step in the evolution of auditing as an AI governance mechanism, this article concludes, should be the interlinking of these available (and complementary) approaches into structured and holistic procedures to audit not only how AI systems are designed and used but also how they impact users, societies and the natural environment in applied settings over time.
- Abstract（参考訳）: AI監査は、研究と実践の急速に成長している分野である。
このレビュー記事は、AIの監査に関するデジタル・ソサエティのトピック・コレクションの編集を兼ねている。
レビューから3つの重要なポイントが浮かび上がっている。
第一に、現代のAIシステムの監査の試みは、財務会計、安全工学、社会科学といった分野における監査の歴史的構造から学ぶべきことがたくさんある。
第2に、政策立案者と技術提供者は、AIガバナンスメカニズムとしての監査を促進することに関心を持っている。
これにより、学術研究者は、異なるAI監査手順の実現可能性と有効性を研究することで、重要な役割を果たすことができる。
第3に、AI監査は本質的には多分野にわたる事業であり、コンピュータ科学者や技術者、社会科学者、哲学者、法学者、産業実践家らによって多大な貢献がなされている。
このような視点の多様性を反映して、AI監査に対する異なるアプローチには、さまざまな余裕と制約がある。
具体的には、AIシステムの特性と能力に重点を置く技術指向監査と、技術提供者によるガバナンス構造と品質管理システムに重点を置くプロセス指向監査とを区別することができる。
この記事では、AIガバナンスメカニズムとしての監査の進化の次のステップとして、これらの利用可能な(および補完的な)アプローチを、AIシステムの設計と使用方法だけでなく、時間とともに適用された設定におけるユーザ、社会、自然環境にどのように影響するかを監査するための構造化および全体的手順に相互接続するべきである、と結論付けます。
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