論文の概要: A Conceptual Framework for AI-based Decision Systems in Critical Infrastructures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16133v1
- Date: Mon, 21 Apr 2025 18:38:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.858266
- Title: A Conceptual Framework for AI-based Decision Systems in Critical Infrastructures
- Title（参考訳）: 臨界インフラにおけるAIに基づく意思決定システムの概念的枠組み
- Authors: Milad Leyli-abadi, Ricardo J. Bessa, Jan Viebahn, Daniel Boos, Clark Borst, Alberto Castagna, Ricardo Chavarriaga, Mohamed Hassouna, Bruno Lemetayer, Giulia Leto, Antoine Marot, Maroua Meddeb, Manuel Meyer, Viola Schiaffonati, Manuel Schneider, Toni Waefler,
- Abstract要約: 本稿では、学際的アプローチを採用することにより、批判的インフラの全体的概念的枠組みを提案する。
数学、決定論、計算機科学、哲学、心理学、認知工学など、伝統的に異なる分野を統合している。
専門の工学分野、特にエネルギー、機動性、航空学に重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.272797989529731
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The interaction between humans and AI in safety-critical systems presents a unique set of challenges that remain partially addressed by existing frameworks. These challenges stem from the complex interplay of requirements for transparency, trust, and explainability, coupled with the necessity for robust and safe decision-making. A framework that holistically integrates human and AI capabilities while addressing these concerns is notably required, bridging the critical gaps in designing, deploying, and maintaining safe and effective systems. This paper proposes a holistic conceptual framework for critical infrastructures by adopting an interdisciplinary approach. It integrates traditionally distinct fields such as mathematics, decision theory, computer science, philosophy, psychology, and cognitive engineering and draws on specialized engineering domains, particularly energy, mobility, and aeronautics. The flexibility in its adoption is also demonstrated through its instantiation on an already existing framework.
- Abstract（参考訳）: 安全クリティカルなシステムにおける人間とAIの相互作用は、既存のフレームワークによって部分的に対処されている、ユニークな課題のセットを示します。
これらの課題は、透明性、信頼、説明可能性の要求と、堅牢で安全な意思決定の必要性の複雑な相互作用に起因しています。
これらの懸念に対処しながら、人間とAIの機能を完全に統合するフレームワークが特に必要であり、安全で効果的なシステムを設計、デプロイ、保守する上で重要なギャップを埋める。
本稿では、学際的アプローチを採用することにより、批判的インフラの全体的概念的枠組みを提案する。
数学、決定論、計算機科学、哲学、心理学、認知工学などの伝統的に異なる分野を統合し、特にエネルギー、機動性、航空学などの専門的な工学分野に焦点を当てている。
採用の柔軟性は、すでに存在するフレームワーク上でのインスタンス化によっても証明されている。
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