Fugu-MT 論文翻訳(概要): Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization

論文の概要: Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19361v2
Date: Wed, 06 Nov 2024 18:52:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-07 19:20:53.003845
Title: Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization
Title（参考訳）: エンジニアリング信頼できるAI - 経験的リスク最小化のための開発者ガイド
Authors: Diana Pfau, Alexander Jung,
Abstract要約: 信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 53.80919781981027
License:
Abstract: AI systems increasingly shape critical decisions across personal and societal domains. While empirical risk minimization (ERM) drives much of the AI success, it typically prioritizes accuracy over trustworthiness, often resulting in biases, opacity, and other adverse effects. This paper discusses how key requirements for trustworthy AI can be translated into design choices for the components of ERM. We hope to provide actionable guidance for building AI systems that meet emerging standards for trustworthiness of AI.
Abstract（参考訳）: AIシステムは、個人的および社会的領域における批判的な決定をますます形作る。経験的リスク最小化(ERM)はAIの成功の多くを駆動するが、一般的に信頼性よりも精度を優先し、しばしばバイアスや不透明感などの悪影響をもたらす。本稿では、信頼できるAIのキー要件をERMのコンポーネントの設計選択に変換する方法について論じる。私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。

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