論文の概要: Transforming disaster risk reduction with AI and big data: Legal and interdisciplinary perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07123v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 16:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 22:17:22.784678
- Title: Transforming disaster risk reduction with AI and big data: Legal and interdisciplinary perspectives
- Title（参考訳）: AIとビッグデータによる災害リスク低減の転換--法学と学際的視点から
- Authors: Kwok P Chun, Thanti Octavianti, Nilay Dogulu, Hristos Tyralis, Georgia Papacharalampous, Ryan Rowberry, Pingyu Fan, Mark Everard, Maria Francesch-Huidobro, Wellington Migliari, David M. Hannah, John Travis Marshall, Rafael Tolosana Calasanz, Chad Staddon, Ida Ansharyani, Bastien Dieppois, Todd R Lewis, Juli Ponce, Silvia Ibrean, Tiago Miguel Ferreira, Chinkie Peliño-Golle, Ye Mu, Manuel Delgado, Elizabeth Silvestre Espinoza, Martin Keulertz, Deepak Gopinath, Cheng Li,
- Abstract要約: AIが法的枠組みや環境管理にどのように影響するかを論じる。
法的および環境的な考慮事項が、社会経済領域内でAIをいかに限定するかを検査する。
AI統合に基づいた適応的な法体系を構築するために、学際的なコラボレーションのための青写真を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.007465634200105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Managing complex disaster risks requires interdisciplinary efforts. Breaking down silos between law, social sciences, and natural sciences is critical for all processes of disaster risk reduction. This enables adaptive systems for the rapid evolution of AI technology, which has significantly impacted the intersection of law and natural environments. Exploring how AI influences legal frameworks and environmental management, while also examining how legal and environmental considerations can confine AI within the socioeconomic domain, is essential. From a co-production review perspective, drawing on insights from lawyers, social scientists, and environmental scientists, principles for responsible data mining are proposed based on safety, transparency, fairness, accountability, and contestability. This discussion offers a blueprint for interdisciplinary collaboration to create adaptive law systems based on AI integration of knowledge from environmental and social sciences. Discrepancies in the use of language between environmental scientists and decision-makers in terms of usefulness and accuracy hamper how AI can be used based on the principles of legal considerations for a safe, trustworthy, and contestable disaster management framework. When social networks are useful for mitigating disaster risks based on AI, the legal implications related to privacy and liability of the outcomes of disaster management must be considered. Fair and accountable principles emphasise environmental considerations and foster socioeconomic discussions related to public engagement. AI also has an important role to play in education, bringing together the next generations of law, social sciences, and natural sciences to work on interdisciplinary solutions in harmony.
- Abstract（参考訳）: 複雑な災害リスクを管理するには学際的な努力が必要だ。
法、社会科学、自然科学のサイロを断ち切ることは、災害リスク低減のあらゆるプロセスに不可欠である。
これにより、法と自然環境の交差に大きな影響を及ぼしたAI技術の急速な進化のための適応システムが可能になる。
AIが法的枠組みや環境管理にどのように影響するかを探求すると同時に、法的および環境的配慮が社会経済領域内でAIをいかに分断するかを検討することが不可欠である。
共同制作のレビューの観点から、弁護士、社会科学者、環境科学者の洞察に基づいて、責任あるデータマイニングの原則は、安全性、透明性、公正性、説明責任、競争性に基づいて提案される。
この議論は、環境科学と社会科学の知識のAI統合に基づく適応的な法体系を構築するための学際協力のための青写真を提供する。
環境科学者と意思決定者の間の言語使用の相違は、安全で信頼性があり、挑戦可能な災害管理フレームワークに対する法的考察の原則に基づいて、AIがいかに有用で正確かを妨げる。
ソーシャルネットワークがAIに基づく災害リスク軽減に有用である場合、災害管理の結果のプライバシーと責任に関連する法的意味を考慮する必要がある。
公正で説明可能な原則は、環境配慮を強調し、公的な関与に関する社会経済的な議論を促進する。
また、AIは教育において重要な役割を担い、次の世代の法学、社会科学、自然科学を融合させ、調和において学際的な解決策に取り組む。
関連論文リスト
- The overlooked need for Ethics in Complexity Science: Why it matters [0.0]
我々は、形式的ガイドラインの欠如、専門的倫理委員会、複雑さ科学コミュニティにおける倫理に関する広範な議論について強調する。
勧告には、(i)複雑なシステム研究に特化した倫理ガイドラインを策定するための支援的メカニズムの確立、(ii)オープンアクセスリソースの作成、(iii)包括的対話の促進が含まれる。
この対話を開始することで、倫理が複雑性研究にどのように統合されるかにおいて必要な変化を促すことを目指しており、現代的課題により効果的に対処するための分野を位置づけている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-03T15:48:24Z) - 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) - Control Risk for Potential Misuse of Artificial Intelligence in Science [85.91232985405554]
我々は、科学におけるAI誤用の危険性の認識を高めることを目的としている。
化学科学における誤用の実例を取り上げる。
我々は、科学におけるAIモデルの誤用リスクを制御するSciGuardというシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-11T18:50:57Z) - 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) - Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law [78.62063815165968]
本報告では、生成AIと法に関する第1回ワークショップ(GenLaw)の開催状況について述べる。
コンピュータサイエンスと法学の実践者や学者の学際的なグループが集まり、ジェネレーティブAI法がもたらす技術的、教義的、政策上の課題について議論した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T04:13:37Z) - A Review of the Ethics of Artificial Intelligence and its Applications
in the United States [0.0]
この論文は、AIが米国経済のあらゆる分野に与える影響と、ビジネス、政府、アカデミック、そして市民社会にまたがる組織に与える影響を強調している。
我々の議論は、包括的なテーマとして構成された11の基本的な「倫理的原則」を探求する。
これらは透明性、正義、公正、平等、非正当性、責任、説明責任、プライバシー、利益、自由、自律、信頼、尊厳、持続可能性、連帯性を含む。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T14:29:00Z) - Regulation and NLP (RegNLP): Taming Large Language Models [51.41095330188972]
我々は,NLP研究が規制研究や隣接分野に近接することのメリットを論じる。
我々は、規制とNLPに関する新しい多分野研究空間の開発を提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T09:22:40Z) - Are You Worthy of My Trust?: A Socioethical Perspective on the Impacts
of Trustworthy AI Systems on the Environment and Human Society [0.47138177023764666]
AIシステムの社会的影響を概観する。
ライフサイクルを通して、多分野のガバナンスと収束の必要性を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-18T03:07:47Z) - Applications and Societal Implications of Artificial Intelligence in
Manufacturing: A Systematic Review [0.3867363075280544]
この研究は、AIが企業に与える影響について、以前の文献では概して楽観的な見通しがあることを示している。
この論文は、産業AIの潜在的な社会的影響に関する文脈的視点を提供するために、歴史的事例や他の例に類似している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-25T07:17:37Z) - 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) - Hacia los Comit\'es de \'Etica en Inteligencia Artificial [68.8204255655161]
以下のルールを監督できるルールと専門組織を作成することが最優先である。
この研究は、大学において、人工知能に特化した倫理委員会や委員会を創設することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-11T23:48:31Z)
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。