論文の概要: From Bias to Accountability: How the EU AI Act Confronts Challenges in European GeoAI Auditing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18236v1
• Date: Fri, 23 May 2025 13:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.254393
• Title: From Bias to Accountability: How the EU AI Act Confronts Challenges in European GeoAI Auditing
• Title（参考訳）: バイアスから説明責任へ:EUのAI法が欧州GeoAI監査の課題を克服する方法
• Authors: Natalia Matuszczyk, Craig R. Barnes, Rohit Gupta, Bulent Ozel, Aniket Mitra,
• Abstract要約: この研究は、GeoAIバイアスエビデンスをEU AI Actコンテキストに初めて統合したものだ。 この法律の高リスク基準を適用することで、広くデプロイされたGeoAIアプリケーションが高リスクシステムとして適していることを示す。 この分析は探索的ではあるが、2027年以前には、よく計算された欧州のデータセットでさえ、定期的なバイアス監査を採用するべきであることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6061201384450973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias in geospatial artificial intelligence (GeoAI) models has been documented, yet the evidence is scattered across narrowly focused studies. We synthesize this fragmented literature to provide a concise overview of bias in GeoAI and examine how the EU's Artificial Intelligence Act (EU AI Act) shapes audit obligations. We discuss recurring bias mechanisms, including representation, algorithmic and aggregation bias, and map them to specific provisions of the EU AI Act. By applying the Act's high-risk criteria, we demonstrate that widely deployed GeoAI applications qualify as high-risk systems. We then present examples of recent audits along with an outline of practical methods for detecting bias. As far as we know, this study represents the first integration of GeoAI bias evidence into the EU AI Act context, by identifying high-risk GeoAI systems and mapping bias mechanisms to the Act's Articles. Although the analysis is exploratory, it suggests that even well-curated European datasets should employ routine bias audits before 2027, when the AI Act's high-risk provisions take full effect.
• Abstract（参考訳）: 地理空間人工知能(GeoAI)モデルのバイアスが記録されているが、その証拠は狭義の研究に散在している。 我々は、この断片化された文献を合成し、GeoAIにおけるバイアスの簡潔な概要を提供し、EUの人工知能法(EU AI Act)が監査義務をどのように形成するかを検討する。 我々は、表現、アルゴリズム、集約バイアスを含む繰り返しバイアスメカニズムについて議論し、それらをEU AI Actの特定の規定にマッピングする。 この法律の高リスク基準を適用することで、広くデプロイされたGeoAIアプリケーションが高リスクシステムとして適していることを示す。 次に,近年の監査事例と,バイアス検出の実践的方法の概要を示す。 我々の知る限り、この研究は、リスクの高いGeoAIシステムを特定し、法の条文にバイアスのメカニズムをマッピングすることで、GeoAIバイアスの証拠をEU AI Actコンテキストに初めて統合したものです。 この分析は探索的ではあるが、2027年、AI法のリスクの高い規定が完全に効力を持つようになるまでには、よく計算された欧州のデータセットでさえ、定期的なバイアス監査を採用するべきであることを示唆している。

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