論文の概要: Compliance of AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05571v1
- Date: Fri, 07 Mar 2025 16:53:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-10 12:24:49.107094
- Title: Compliance of AI Systems
- Title（参考訳）: AIシステムのコンプライアンス
- Authors: Julius Schöning, Niklas Kruse,
- Abstract要約: 本稿では、EUのAI法に焦点をあてて、関連する法律に対するAIシステムのコンプライアンスを体系的に検討する。
この分析は、エッジデバイスに関連する多くの課題を強調した。
データセットのコンプライアンスの重要性は、AIシステムの信頼性、透明性、説明可能性を保証するための基盤として強調されている。
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- Abstract: The increasing integration of artificial intelligence (AI) systems in various fields requires solid concepts to ensure compliance with upcoming legislation. This paper systematically examines the compliance of AI systems with relevant legislation, focusing on the EU's AI Act and the compliance of data sets. The analysis highlighted many challenges associated with edge devices, which are increasingly being used to deploy AI applications closer and closer to the data sources. Such devices often face unique issues due to their decentralized nature and limited computing resources for implementing sophisticated compliance mechanisms. By analyzing AI implementations, the paper identifies challenges and proposes the first best practices for legal compliance when developing, deploying, and running AI. The importance of data set compliance is highlighted as a cornerstone for ensuring the trustworthiness, transparency, and explainability of AI systems, which must be aligned with ethical standards set forth in regulatory frameworks such as the AI Act. The insights gained should contribute to the ongoing discourse on the responsible development and deployment of embedded AI systems.
- Abstract（参考訳）: さまざまな分野における人工知能(AI)システムの統合は、今後の法律の遵守を保証するために、しっかりとした概念を必要とする。
本稿では、EUのAI法とデータセットのコンプライアンスに着目し、関連する法律に対するAIシステムのコンプライアンスを体系的に検討する。
この分析は、エッジデバイスに関連する多くの課題を強調した。
このようなデバイスは、分散した性質と高度なコンプライアンス機構を実装するための限られたコンピューティングリソースのために、しばしば固有の問題に直面している。
AIの実装を分析することによって、課題を特定し、AIの開発、デプロイ、実行における法的なコンプライアンスのための最初のベストプラクティスを提案する。
データセットのコンプライアンスの重要性は、AI法のような規制フレームワークに規定された倫理的基準に適合しなくてはならない、AIシステムの信頼性、透明性、説明可能性を保証するための基盤として強調されている。
得られた洞察は、組み込みAIシステムの責任ある開発と展開に関する継続的な議論に寄与するはずだ。
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