論文の概要: TOAST Framework: A Multidimensional Approach to Ethical and Sustainable AI Integration in Organizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00011v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 05:13:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 06:16:03.912534
• Title: TOAST Framework: A Multidimensional Approach to Ethical and Sustainable AI Integration in Organizations
• Title（参考訳）: TOAST Framework: 組織における倫理的かつ持続可能なAI統合への多次元的アプローチ
• Authors: Dian Tjondronegoro,
• Abstract要約: 本稿では,TOAST(Trustworthy,Optimized,Adaptable,Socio-Technologically harmonious)フレームワークを紹介する。 信頼性、説明責任、技術的進歩、適応性、社会技術的調和に焦点を当てている。 医療ケーススタディにおけるTOASTフレームワークの基盤として,本論文は,その実用性と理論的健全性について,頑健な評価を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980732994
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative technology with the potential to revolutionize various sectors, from healthcare to finance, education, and beyond. However, successfully implementing AI systems remains a complex challenge, requiring a comprehensive and methodologically sound framework. This paper contributes to this challenge by introducing the Trustworthy, Optimized, Adaptable, and Socio-Technologically harmonious (TOAST) framework. It draws on insights from various disciplines to align technical strategy with ethical values, societal responsibilities, and innovation aspirations. The TOAST framework is a novel approach designed to guide the implementation of AI systems, focusing on reliability, accountability, technical advancement, adaptability, and socio-technical harmony. By grounding the TOAST framework in healthcare case studies, this paper provides a robust evaluation of its practicality and theoretical soundness in addressing operational, ethical, and regulatory challenges in high-stakes environments, demonstrating how adaptable AI systems can enhance institutional efficiency, mitigate risks like bias and data privacy, and offer a replicable model for other sectors requiring ethically aligned and efficient AI integration.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療から金融、教育など、さまざまな分野に革命をもたらす可能性のある、変革的な技術として登場した。 しかし、AIシステムの実装を成功させるには複雑な課題であり、包括的で方法論的に健全なフレームワークが必要である。 本稿では,TOAST(Trustworthy,Optimized,Adaptable,Socio-Technologically harmonious)フレームワークを導入することで,この課題に貢献する。 技術的戦略を倫理的価値、社会的責任、革新的願望と整合させるために、様々な分野から洞察を導き出す。 TOASTフレームワークは、信頼性、説明責任、技術的進歩、適応性、社会技術的調和に焦点を当てた、AIシステムの実装を導くために設計された新しいアプローチである。 医療ケーススタディにおいて、TOASTフレームワークを基盤として、ハイテイク環境における運用、倫理、規制上の課題に対処する上で、その実用性と理論的健全性を評価し、適応可能なAIシステムが制度的効率をいかに向上するかを実証し、バイアスやデータのプライバシーなどのリスクを軽減し、倫理的に整列し、効率的なAI統合を必要とする他の分野のレプリカブルモデルを提供する。

関連論文リスト

• Safety is Essential for Responsible Open-Ended Systems [47.172735322186]
  オープンエンドレスネス(Open-Endedness)とは、AIシステムが新規で多様なアーティファクトやソリューションを継続的に自律的に生成する能力である。 このポジションペーパーは、Open-Ended AIの本質的に動的で自己伝播的な性質は、重大な、未発見のリスクをもたらすと主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-06T21:32:07Z)
• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• Reliability, Resilience and Human Factors Engineering for Trustworthy AI Systems [6.120331132009475]
  私たちは、確立した信頼性とレジリエンスエンジニアリングの原則をAIシステムに統合するフレームワークを提供しています。 本稿では,AIシステムの性能管理と障害の防止,あるいは効率よく復旧する統合フレームワークを提案する。 当社のフレームワークを,OpenAIなどのプラットフォームからのシステムステータスデータを用いて,現実的なAIシステムに適用し,その実用性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T19:16:44Z)
• Ethical and Scalable Automation: A Governance and Compliance Framework for Business Applications [0.0]
  本稿では、AIが倫理的で、制御可能で、実行可能で、望ましいものであることを保証するフレームワークを紹介する。 異なるケーススタディは、学術と実践の両方の環境でAIを統合することで、このフレームワークを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T12:39:28Z)
• Navigating the sociotechnical labyrinth: Dynamic certification for responsible embodied AI [19.959138971887395]
  我々は、社会技術的要求が人工知性(AI)システムのガバナンスを形成することを論じる。 提案する学際的アプローチは,AIシステムの安全性,倫理的,実践的な展開を保証するために設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T08:35:26Z)
• EARBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [53.717918131568936]
  EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。 高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。 しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。 本研究では,EAIシナリオにおける身体的リスクの自動評価のための新しいフレームワークEARBenchを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:19:37Z)
• Quantifying AI Vulnerabilities: A Synthesis of Complexity, Dynamical Systems, and Game Theory [0.0]
  システム複雑度指数(SCI)、Lyapunov Exponent for AI stability(LEAIS)、Nash Equilibrium Robustness(NER)の3つの指標を導入する新しいアプローチを提案する。 SCIはAIシステムの固有の複雑さを定量化し、LEAISはその安定性と摂動に対する感受性を捉え、NERは敵の操作に対する戦略的堅牢性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T07:05:59Z)
• Developing and Deploying Industry Standards for Artificial Intelligence in Education (AIED): Challenges, Strategies, and Future Directions [22.65961106637345]
  AIED(Artificial Intelligence in Education)は、教育実践に革命をもたらすことを約束している。 AIEDソリューションの開発とデプロイにおける標準化されたプラクティスの欠如は、断片化されたエコシステムにつながった。 この記事では、AIEDにおける業界標準の開発と実装に関する重要なニーズに対処することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T22:38:08Z)
• Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
  この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。 本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
• Trustworthy AI: From Principles to Practices [44.67324097900778]
  多くの現在のAIシステムは、認識不能な攻撃に脆弱で、表現不足なグループに偏り、ユーザのプライバシ保護が欠如していることが判明した。 このレビューでは、信頼できるAIシステムを構築するための包括的なガイドとして、AI実践者に提供したいと思っています。 信頼に値するAIに対する現在の断片化されたアプローチを統合するために、AIシステムのライフサイクル全体を考慮した体系的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T03:20:39Z)
• 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。