論文の概要: Unlocking the Black Box: Analysing the EU Artificial Intelligence Act's Framework for Explainability in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14868v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 16:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 04:52:15.066252
• Title: Unlocking the Black Box: Analysing the EU Artificial Intelligence Act's Framework for Explainability in AI
• Title（参考訳）: ブラックボックスのアンロック:EU人工知能法のAIにおける説明可能性フレームワークの分析
• Authors: Georgios Pavlidis,
• Abstract要約: eXplainable AI(XAI)の必要性は、医療、信用スコアリング、警察、刑事司法制度などの分野において明らかである。 EUレベルでは、説明可能性の概念は、AI法を支える基本的な原則の1つである。 本稿では,AIガバナンスと政策における説明可能性の原則を実装する上での課題とともに,XAIの推進を約束する様々なアプローチとテクニックについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The lack of explainability of Artificial Intelligence (AI) is one of the first obstacles that the industry and regulators must overcome to mitigate the risks associated with the technology. The need for eXplainable AI (XAI) is evident in fields where accountability, ethics and fairness are critical, such as healthcare, credit scoring, policing and the criminal justice system. At the EU level, the notion of explainability is one of the fundamental principles that underpin the AI Act, though the exact XAI techniques and requirements are still to be determined and tested in practice. This paper explores various approaches and techniques that promise to advance XAI, as well as the challenges of implementing the principle of explainability in AI governance and policies. Finally, the paper examines the integration of XAI into EU law, emphasising the issues of standard setting, oversight, and enforcement.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の説明可能性の欠如は、業界と規制当局がテクノロジーに関連するリスクを軽減するために克服しなければならない最初の障害の1つである。 eXplainable AI(XAI)の必要性は、医療、信用スコア、警察、刑事司法制度など、説明責任、倫理、公正性が重要である分野において明らかである。 EUレベルでは、説明可能性の概念はAI法を支える基本的な原則の1つだが、正確なXAI技術と要件はまだ決定され、実際にテストされる。 本稿では,AIガバナンスと政策における説明可能性の原則を実装する上での課題とともに,XAIの推進を約束する様々なアプローチとテクニックについて考察する。 最後に、XAIのEU法への統合について検討し、標準設定、監視、執行の課題を強調した。

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