論文の概要: Unraveling the Nuances of AI Accountability: A Synthesis of Dimensions Across Disciplines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04247v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 12:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:59:37.487305
• Title: Unraveling the Nuances of AI Accountability: A Synthesis of Dimensions Across Disciplines
• Title（参考訳）: AIアカウンタビリティのニュアンスを解明する - ディシプリネ間の次元の合成
• Authors: L. H. Nguyen, S. Lins, M. Renner, A. Sunyaev,
• Abstract要約: 我々は、複数の分野にわたる現在の研究をレビューし、AIの文脈における説明責任の重要な側面を特定する。 13の次元と追加の説明責任ファシリテータを持つ6つのテーマを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The widespread diffusion of Artificial Intelligence (AI)-based systems offers many opportunities to contribute to the well-being of individuals and the advancement of economies and societies. This diffusion is, however, closely accompanied by public scandals causing harm to individuals, markets, or society, and leading to the increasing importance of accountability. AI accountability itself faces conceptual ambiguity, with research scattered across multiple disciplines. To address these issues, we review current research across multiple disciplines and identify key dimensions of accountability in the context of AI. We reveal six themes with 13 corresponding dimensions and additional accountability facilitators that future research can utilize to specify accountability scenarios in the context of AI-based systems.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)ベースのシステムの普及は、個人の幸福と経済・社会の発展に貢献する多くの機会を提供する。 しかし、この拡散は個人、市場、社会に害をもたらす公的なスキャンダルと密接に関連しており、説明責任の重要性が増している。 AIの説明責任自体が概念的な曖昧さに直面しており、研究は複数の分野に分散している。 これらの課題に対処するため、我々は、複数の分野にわたる現在の研究をレビューし、AIの文脈における説明責任の重要な次元を特定します。 我々は、AIベースのシステムのコンテキストにおいて、説明責任シナリオを特定するために将来の研究が利用できるように、13の対応する次元と追加の説明責任ファシリテータを持つ6つのテーマを明らかにする。

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