論文の概要: Ethical AI: Towards Defining a Collective Evaluation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00233v1
• Date: Fri, 30 May 2025 21:10:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.515449
• Title: Ethical AI: Towards Defining a Collective Evaluation Framework
• Title（参考訳）: 倫理的AI: 集合的評価フレームワークの定義に向けて
• Authors: Aasish Kumar Sharma, Dimitar Kyosev, Julian Kunkel,
• Abstract要約: 人工知能(AI)は医療、金融、自律システムといった分野を変えつつある。 しかし、その迅速な統合は、データ所有権、プライバシー、およびシステムバイアスに関する緊急の倫理的懸念を提起する。 本稿では,意味不明で解釈可能な単位のオントロジブロック上に構築されたモジュール型倫理的評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3413711585591077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is transforming sectors such as healthcare, finance, and autonomous systems, offering powerful tools for innovation. Yet its rapid integration raises urgent ethical concerns related to data ownership, privacy, and systemic bias. Issues like opaque decision-making, misleading outputs, and unfair treatment in high-stakes domains underscore the need for transparent and accountable AI systems. This article addresses these challenges by proposing a modular ethical assessment framework built on ontological blocks of meaning-discrete, interpretable units that encode ethical principles such as fairness, accountability, and ownership. By integrating these blocks with FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles, the framework supports scalable, transparent, and legally aligned ethical evaluations, including compliance with the EU AI Act. Using a real-world use case in AI-powered investor profiling, the paper demonstrates how the framework enables dynamic, behavior-informed risk classification. The findings suggest that ontological blocks offer a promising path toward explainable and auditable AI ethics, though challenges remain in automation and probabilistic reasoning.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療、金融、自律システムといった分野を変革し、イノベーションのための強力なツールを提供している。 しかし、その迅速な統合は、データ所有権、プライバシー、およびシステムバイアスに関する緊急の倫理的懸念を提起する。 不透明な意思決定、誤解を招くアウトプット、高レベルのドメインにおける不公平な処理といった問題は、透明で説明可能なAIシステムの必要性を浮き彫りにする。 本稿では, 公平性, 説明責任, 所有権などの倫理的原則を符号化した, 意味不明で解釈可能な単位のオントロジ的ブロック上に構築されたモジュール型倫理的評価フレームワークを提案することによって, これらの課題に対処する。 これらのブロックをFAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable)原則に統合することにより、このフレームワークは、EU AI Actへの準拠を含む、スケーラブルで透明性があり、法的に整合した倫理的評価をサポートする。 この論文は、AIによる投資家のプロファイリングにおける現実世界のユースケースを用いて、このフレームワークが動的で行動インフォームドなリスク分類を実現する方法を示している。 この結果は、オントロジブロックが、自動化と確率論的推論の課題は残るものの、説明可能で監査可能なAI倫理への有望な道を提供することを示唆している。

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