論文の概要: Trustworthy AI in practice: an analysis of practitioners' needs and challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12135v1
• Date: Wed, 15 May 2024 13:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.044570
• Title: Trustworthy AI in practice: an analysis of practitioners' needs and challenges
• Title（参考訳）: 信頼できるAIの実践 : 実践者のニーズと課題の分析
• Authors: Maria Teresa Baldassarre, Domenico Gigante, Marcos Kalinowski, Azzurra Ragone, Sara Tibidò,
• Abstract要約: 多くのフレームワークとガイドラインが、信頼できるAIアプリケーションを実装する実践者を支援しているように見える。 私たちは、AI実践者がTAIの原則、それらにどう対処するか、何を望んでいるのか、といったビジョンを研究します。 私たちは、AI実践者が信頼できるAIアプリケーションを開発するのを助けるためのレコメンデーションを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5788518098820337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, there has been growing attention on behalf of both academic and practice communities towards the ability of Artificial Intelligence (AI) systems to operate responsibly and ethically. As a result, a plethora of frameworks and guidelines have appeared to support practitioners in implementing Trustworthy AI applications (TAI). However, little research has been done to investigate whether such frameworks are being used and how. In this work, we study the vision AI practitioners have on TAI principles, how they address them, and what they would like to have - in terms of tools, knowledge, or guidelines - when they attempt to incorporate such principles into the systems they develop. Through a survey and semi-structured interviews, we systematically investigated practitioners' challenges and needs in developing TAI systems. Based on these practical findings, we highlight recommendations to help AI practitioners develop Trustworthy AI applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,学術的・実践的なコミュニティを代表して,人工知能(AI)システムが責任と倫理的に機能する能力に注目が集まっている。 その結果、多くのフレームワークやガイドラインが、信頼できるAIアプリケーション(TAI)を実装する実践者を支援するように見えました。 しかし、そのようなフレームワークが使われているのか、どのように使われているのかを調査する研究はほとんど行われていない。 本研究では、AI実践者がTAI原則、それらにどう対処するか、ツール、知識、ガイドラインの観点から、彼らが開発するシステムにそのような原則を組み込もうとするときに、どのようなもの(ツール、知識、ガイドライン)を持ちたいか、というビジョンについて研究する。 調査および半構造化インタビューを通じて,TAIシステム開発における実践者の課題とニーズを体系的に調査した。 これらの実践的な発見に基づいて、我々は、AI実践者が信頼できるAIアプリケーションを開発するのを助けるための推奨事項を強調します。

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