論文の概要: Closing the Responsibility Gap in AI-based Network Management: An Intelligent Audit System Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05608v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 15:30:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:30:14.441238
• Title: Closing the Responsibility Gap in AI-based Network Management: An Intelligent Audit System Approach
• Title（参考訳）: AIベースのネットワーク管理における責任ギャップの閉鎖:インテリジェント監査システムアプローチ
• Authors: Emanuel Figetakis, Ahmed Refaey Hussein,
• Abstract要約: 既存のネットワークパラダイムは、AI(Artificial Intelligence)ベースのネットワーク管理ツールを使用することで、ダウンタイムの低減と、より高いQuality of Experience(QoE)を実現している。 これらのAI管理ツールは、ネットワーク条件の変更に対する自動応答を可能にし、オペレータの運用コストを低減し、全体的なパフォーマンスを改善する。 AIベースの管理ツールを採用することでネットワーク全体のパフォーマンスが向上する一方で、人間の監督、プライバシー侵害、アルゴリズムバイアス、モデル不正確性といった課題も導入されている。
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• Abstract: Existing network paradigms have achieved lower downtime as well as a higher Quality of Experience (QoE) through the use of Artificial Intelligence (AI)-based network management tools. These AI management systems, allow for automatic responses to changes in network conditions, lowering operation costs for operators, and improving overall performance. While adopting AI-based management tools enhance the overall network performance, it also introduce challenges such as removing human supervision, privacy violations, algorithmic bias, and model inaccuracies. Furthermore, AI-based agents that fail to address these challenges should be culpable themselves rather than the network as a whole. To address this accountability gap, a framework consisting of a Deep Reinforcement Learning (DRL) model and a Machine Learning (ML) model is proposed to identify and assign numerical values of responsibility to the AI-based management agents involved in any decision-making regarding the network conditions, which eventually affects the end-user. A simulation environment was created for the framework to be trained using simulated network operation parameters. The DRL model had a 96% accuracy during testing for identifying the AI-based management agents, while the ML model using gradient descent learned the network conditions at an 83% accuracy during testing.
• Abstract（参考訳）: 既存のネットワークパラダイムは、AI(Artificial Intelligence)ベースのネットワーク管理ツールを使用することで、ダウンタイムの低減と、より高いQuality of Experience(QoE)を実現している。 これらのAI管理システムは、ネットワーク条件の変更に対する自動応答を可能にし、オペレータの運用コストを低減し、全体的なパフォーマンスを改善する。 AIベースの管理ツールを採用することでネットワーク全体のパフォーマンスが向上する一方で、人間の監督、プライバシー侵害、アルゴリズムバイアス、モデル不正確性といった課題も導入されている。 さらに、これらの課題に対処できないAIベースのエージェントは、ネットワーク全体ではなく、自分自身で計算可能であるべきです。 この説明責任ギャップに対処するために、ディープ強化学習(DRL)モデルと機械学習(ML)モデルからなるフレームワークを提案し、ネットワーク条件に関する意思決定に関与するAIベースの管理エージェントに責任の数値を識別し割り当て、最終的にはエンドユーザに影響を与える。 シミュレーションされたネットワーク操作パラメータを用いて、フレームワークをトレーニングするためのシミュレーション環境が作成された。 DRLモデルはAIベースの管理エージェントを特定するテスト中に96%の精度を示し、勾配降下を用いたMLモデルはテスト中にネットワーク条件を83%の精度で学習した。

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