論文の概要: Enhancements for Developing a Comprehensive AI Fairness Assessment Standard

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07516v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 07:24:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:23:24.338972
• Title: Enhancements for Developing a Comprehensive AI Fairness Assessment Standard
• Title（参考訳）: 総合的AIフェアネスアセスメント標準の開発のための拡張
• Authors: Avinash Agarwal, Mayashankar Kumar, Manisha J. Nene,
• Abstract要約: 本稿では、画像、非構造化テキスト、生成AIの公平性評価を含むTEC標準の拡張を提案する。 これらの次元を取り入れることで、強化されたフレームワークは、さまざまな分野にわたる責任と信頼性のあるAIデプロイメントを促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004601
• License:
• Abstract: As AI systems increasingly influence critical sectors like telecommunications, finance, healthcare, and public services, ensuring fairness in decision-making is essential to prevent biased or unjust outcomes that disproportionately affect vulnerable entities or result in adverse impacts. This need is particularly pressing as the industry approaches the 6G era, where AI will drive complex functions like autonomous network management and hyper-personalized services. The TEC Standard for Fairness Assessment and Rating of AI Systems provides guidelines for evaluating fairness in AI, focusing primarily on tabular data and supervised learning models. However, as AI applications diversify, this standard requires enhancement to strengthen its impact and broaden its applicability. This paper proposes an expansion of the TEC Standard to include fairness assessments for images, unstructured text, and generative AI, including large language models, ensuring a more comprehensive approach that keeps pace with evolving AI technologies. By incorporating these dimensions, the enhanced framework will promote responsible and trustworthy AI deployment across various sectors.
• Abstract（参考訳）: AIシステムが電気通信、金融、医療、公共サービスといった重要な分野にますます影響を及ぼすにつれて、脆弱なエンティティに不均衡に影響を及ぼしたり、有害な影響をもたらすバイアスや不正な結果を防ぐために、意思決定の公平性を確保することが不可欠である。 このニーズは、AIが自律的なネットワーク管理やハイパーパーソナライズされたサービスといった複雑な機能を駆動する6Gの時代に、業界が近づきつつある中で特に強調されている。 TEC Standard for Fairness Assessment and Rating of AI Systemsは、主に表データと教師付き学習モデルに焦点を当てた、AIの公正性を評価するためのガイドラインを提供する。 しかし、AIアプリケーションが多様化するにつれて、この標準は影響を強化し、適用性を広げるために強化を必要としている。 本稿では,画像,非構造化テキスト,生成AIの公平性評価を含むTEC標準の拡張を提案する。 これらの次元を取り入れることで、強化されたフレームワークは、さまざまな分野にわたる責任と信頼性のあるAIデプロイメントを促進する。

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