論文の概要: Responsible Artificial Intelligence (RAI) in U.S. Federal Government : Principles, Policies, and Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03470v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 16:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:47:08.681553
• Title: Responsible Artificial Intelligence (RAI) in U.S. Federal Government : Principles, Policies, and Practices
• Title（参考訳）: 米国連邦政府における責任ある人工知能(RAI) : 原則,政策,実践
• Authors: Atul Rawal, Katie Johnson, Curtis Mitchell, Michael Walton, Diamond Nwankwo,
• Abstract要約: 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、過去数十年で大きな進歩を遂げてきた。 AI/MLの急速な成長と、多くの民間および公共セクターのアプリケーションへの普及は成功したが、規制当局にとって新たな課題と障害が開かれた。 新たな意思決定AI/MLシステムには、人間による関与がほとんど、あるいはほとんど必要とされないため、これらのシステムの責任を負うことを保証する必要が迫られている。
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• Abstract: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have made tremendous advancements in the past decades. From simple recommendation systems to more complex tumor identification systems, AI/ML systems have been utilized in a plethora of applications. This rapid growth of AI/ML and its proliferation in numerous private and public sector applications, while successful, has also opened new challenges and obstacles for regulators. With almost little to no human involvement required for some of the new decision-making AI/ML systems, there is now a pressing need to ensure the responsible use of these systems. Particularly in federal government use-cases, the use of AI technologies must be carefully governed by appropriate transparency and accountability mechanisms. This has given rise to new interdisciplinary fields of AI research such as \textit{Responsible AI (RAI)}. In this position paper we provide a brief overview of development in RAI and discuss some of the motivating principles commonly explored in the field. An overview of the current regulatory landscape relating to AI is also discussed with analysis of different Executive Orders, policies and frameworks. We then present examples of how federal agencies are aiming for the responsible use of AI, specifically we present use-case examples of different projects and research from the Census Bureau on implementing the responsible use of AI. We also provide a brief overview for a Responsible AI Assessment Toolkit currently under-development aimed at helping federal agencies operationalize RAI principles. Finally, a robust discussion on how different policies/regulations map to RAI principles, along with challenges and opportunities for regulation/governance of responsible AI within the federal government is presented.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、過去数十年で大きな進歩を遂げてきた。 単純なレコメンデーションシステムからより複雑な腫瘍識別システムまで、AI/MLシステムは様々な用途で利用されてきた。 AI/MLの急激な成長と、多くの民間および公共セクターのアプリケーションの普及は成功したが、規制当局に新たな課題と障害を開放した。 新たな意思決定AI/MLシステムには、人間による関与がほとんど、あるいはほとんど必要とされないため、これらのシステムの責任を負うことを保証する必要が迫られている。 特に連邦政府のユースケースでは、AI技術の使用は適切な透明性と説明責任メカニズムによって慎重に管理されなければならない。 これにより、‘textit{Responsible AI(RAI)’のような、AI研究の新たな学際分野が生まれた。 本稿では、RAIにおける開発の概要を概説し、この分野でよく研究されているモチベーションの原則について論じる。 AIに関する現在の規制状況の概要は、さまざまな執行命令、ポリシー、フレームワークの分析でも議論されている。 次に、連邦機関がAIの責任ある利用を目指している例を示し、特に、Census BureauによるAIの責任ある利用に関するさまざまなプロジェクトと研究のユースケース例を示す。 また、現在開発中のResponsible AI Assessment Toolkitについて、連邦政府がRAI原則を運用することを支援するための簡単な概要も提供します。 最後に、異なるポリシー/規制がRAI原則にどう対応しているか、そして連邦政府内で責任あるAIの規制/支配の課題と機会について、堅牢な議論がなされている。

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