論文の概要: A Trustworthiness-based Metaphysics of Artificial Intelligence Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03233v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 15:45:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.971189
• Title: A Trustworthiness-based Metaphysics of Artificial Intelligence Systems
• Title（参考訳）: 人工知能システムの信頼性に基づくメタ物理
• Authors: Andrea Ferrario,
• Abstract要約: 我々は,AIシステムのメタ物理的同一性の理論を導入する。 私たちは、それらの種類を特徴付け、アイデンティティ基準を導入することでそうします。 我々のアプローチは、AIシステムのアイデンティティと永続性は、社会技術的文脈に敏感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）: 1.0878040851638
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern AI systems are man-made objects that leverage machine learning to support our lives across a myriad of contexts and applications. Despite extensive epistemological and ethical debates, their metaphysical foundations remain relatively under explored. The orthodox view simply suggests that AI systems, as artifacts, lack well-posed identity and persistence conditions -- their metaphysical kinds are no real kinds. In this work, we challenge this perspective by introducing a theory of metaphysical identity of AI systems. We do so by characterizing their kinds and introducing identity criteria -- formal rules that answer the questions "When are two AI systems the same?" and "When does an AI system persist, despite change?" Building on Carrara and Vermaas' account of fine-grained artifact kinds, we argue that AI trustworthiness provides a lens to understand AI system kinds and formalize the identity of these artifacts by relating their functional requirements to their physical make-ups. The identity criteria of AI systems are determined by their trustworthiness profiles -- the collection of capabilities that the systems must uphold over time throughout their artifact histories, and their effectiveness in maintaining these capabilities. Our approach suggests that the identity and persistence of AI systems is sensitive to the socio-technical context of their design and utilization via their trustworthiness, providing a solid metaphysical foundation to the epistemological, ethical, and legal discussions about these artifacts.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIシステムは、機械学習を活用して、無数のコンテキストやアプリケーションにわたる私たちの生活を支援する、人工的なオブジェクトです。 広範な認識学と倫理学の議論があったにもかかわらず、そのメタ物理の基礎はいまだに調査中である。 オルソドックスの見解は、AIシステムには、人工物として、よく考えられたアイデンティティと永続化条件が欠如していることを単に示唆している。そのメタ物理的な種類は、本当の種類ではない。この記事では、AIシステムのメタ物理的アイデンティティの理論を導入することによって、この視点に挑戦する。我々は、それらの種類を特徴付け、アイデンティティの基準を導入する。「いつ2つのAIシステムが同じなのか?」という疑問に答える形式的なルールと、「変化にもかかわらず、AIシステムはいつ持続するのか?」という問いに答える。 CarraraとVermaasの微粒なアーティファクトの種類の説明に基づいて、AIの信頼性はAIシステムの種類を理解し、それらのアーティファクトのアイデンティティを、それらの機能要件を物理的なメイクアップに関連付けることによってフォーマル化するレンズを提供する、と私たちは主張する。 AIシステムのアイデンティティ基準は、信頼度プロファイルによって決定される -- システムがアーティファクト履歴を通じて保持しなければならない機能の収集と、これらの機能を維持する上での有効性。 我々のアプローチは、AIシステムのアイデンティティと永続性は、その信頼性を通じて、設計と利用の社会技術的文脈に敏感であり、これらのアーティファクトに関する認識学的、倫理的、法的議論に確かなメタ物理的基盤を提供することを示唆している。

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