論文の概要: Balancing Innovation and Ethics in AI-Driven Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10252v1
- Date: Sat, 10 Aug 2024 14:11:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-25 14:11:11.647682
- Title: Balancing Innovation and Ethics in AI-Driven Software Development
- Title(参考訳): AI駆動ソフトウェア開発におけるイノベーションと倫理のバランスをとる
- Authors: Mohammad Baqar,
- Abstract要約: 本稿では,GitHub CopilotやChatGPTといったAIツールをソフトウェア開発プロセスに統合することの倫理的意味を批判的に考察する。
コードオーナシップ、バイアス、説明責任、プライバシ、雇用市場への影響の可能性などについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper critically examines the ethical implications of integrating AI tools like GitHub Copilot and ChatGPT into the software development process. It explores issues such as code ownership, bias, accountability, privacy, and the potential impact on the job market. While these AI tools offer significant benefits in terms of productivity and efficiency, they also introduce complex ethical challenges. The paper argues that addressing these challenges is essential to ensuring that AI's integration into software development is both responsible and beneficial to society
- Abstract(参考訳): 本稿では,GitHub CopilotやChatGPTといったAIツールをソフトウェア開発プロセスに統合することの倫理的意味を批判的に考察する。
コードオーナシップ、バイアス、説明責任、プライバシ、雇用市場への影響の可能性などについて検討する。
これらのAIツールは、生産性と効率の面で大きなメリットを提供する一方で、複雑な倫理的課題も導入している。
この論文は、AIのソフトウェア開発への統合が社会に責任と利益をもたらすことを保証するためには、これらの課題に対処することが不可欠である、と論じている。
関連論文リスト
- "I Don't Use AI for Everything": Exploring Utility, Attitude, and Responsibility of AI-empowered Tools in Software Development [19.851794567529286]
本研究では、ソフトウェア開発プロセスにおけるAIを活用したツールの採用、影響、およびセキュリティに関する考察を行う。
ソフトウェア開発のさまざまな段階において,AIツールが広く採用されていることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T09:17:10Z) - Artificial Intelligence in Industry 4.0: A Review of Integration Challenges for Industrial Systems [45.31340537171788]
サイバー物理システム(CPS)は、予測保守や生産計画を含むアプリケーションに人工知能(AI)が活用できる膨大なデータセットを生成する。
AIの可能性を実証しているにもかかわらず、製造業のような分野に広く採用されていることは依然として限られている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-28T20:54:41Z) - 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) - Exploring the intersection of Generative AI and Software Development [0.0]
生成AIとソフトウェアエンジニアリングの相乗効果は、変革的なフロンティアとして現れます。
このホワイトペーパーは、探索されていない領域に展開し、生成的AI技術がソフトウェア開発にどのように革命をもたらすかを解明する。
これはステークホルダーのためのガイドとして機能し、ソフトウェア工学における生成AIの適用に関する議論と実験を促している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T19:23:23Z) - Responsible Design Patterns for Machine Learning Pipelines [10.184056098238765]
AI倫理には、AIシステムのライフサイクル全体に倫理的原則を適用することが含まれる。
これは、バイアスなどのAIに関連する潜在的なリスクと害を軽減するために不可欠である。
この目標を達成するために、責任あるデザインパターン(RDP)は機械学習(ML)パイプラインに不可欠である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T15:47:12Z) - Comparing Software Developers with ChatGPT: An Empirical Investigation [0.0]
本稿では,ChatGPTのようなソフトウェア技術者やAIシステムのパフォーマンスを,さまざまな評価指標で比較した実証的研究を行う。
この論文は、さまざまな評価基準を考慮して、ソフトウェアエンジニアとAIベースのソリューションの包括的な比較が、人間と機械のコラボレーションを促進する上で重要であることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T17:25:54Z) - The GitHub Development Workflow Automation Ecosystems [47.818229204130596]
大規模なソフトウェア開発は、非常に協力的な取り組みになっています。
この章では、開発ボットとGitHub Actionsのエコシステムについて解説する。
この領域における最先端技術に関する広範な調査を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-08T15:24:23Z) - An Ethical Framework for Guiding the Development of Affectively-Aware
Artificial Intelligence [0.0]
本稿では、感情認識型AIの倫理的結果(道徳的・倫理的結果)を評価するためのガイドラインを提案する。
我々は,AI開発者による倫理的責任を分離し,そのようなAIをデプロイするエンティティをビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビビ
最終的には研究者、開発者、オペレーター、規制当局、法執行機関への勧告で終わります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-29T03:57:53Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T11:14:03Z) - 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) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z)
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。