論文の概要: Rethinking Technological Readiness in the Era of AI Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11001v1
- Date: Tue, 15 Apr 2025 14:09:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-22 23:32:14.454924
- Title: Rethinking Technological Readiness in the Era of AI Uncertainty
- Title（参考訳）: AIの不確実性の時代における技術的準備の再考
- Authors: S. Tucker Browne, Mark M. Bailey,
- Abstract要約: 私たちは、現在の技術準備性評価は、重要なAI固有の要因を捉えることができないと論じています。
軍事システムにおけるAIコンポーネントの成熟度と信頼性を評価するための新しいAI Readiness Frameworkを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) is poised to revolutionize military combat systems, but ensuring these AI-enabled capabilities are truly mission-ready presents new challenges. We argue that current technology readiness assessments fail to capture critical AI-specific factors, leading to potential risks in deployment. We propose a new AI Readiness Framework to evaluate the maturity and trustworthiness of AI components in military systems. The central thesis is that a tailored framework - analogous to traditional Technology Readiness Levels (TRL) but expanded for AI - can better gauge an AI system's reliability, safety, and suitability for combat use. Using current data evaluation tools and testing practices, we demonstrate the framework's feasibility for near-term implementation. This structured approach provides military decision-makers with clearer insight into whether an AI-enabled system has met the necessary standards of performance, transparency, and human integration to be deployed with confidence, thus advancing the field of defense technology management and risk assessment.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、軍用戦闘システムに革命をもたらす可能性があるが、これらのAI対応能力が本当にミッション対応であることを保証することは、新しい課題を提示する。
私たちは、現在の技術準備性評価は重要なAI固有の要因を捉えることができず、デプロイメントの潜在的なリスクをもたらすと論じています。
軍事システムにおけるAIコンポーネントの成熟度と信頼性を評価するための新しいAI Readiness Frameworkを提案する。
中心的なテーマは、従来の技術準備レベル(TRL)に類似しているが、AIのために拡張された、調整されたフレームワークが、AIシステムの信頼性、安全性、戦闘使用適性をよりよく評価できる、ということだ。
現在のデータ評価ツールとテストプラクティスを使用して、短期的な実装の実現可能性を示します。
この構造化されたアプローチは、軍事的意思決定者に、AI可能なシステムが、信頼性を持ってデプロイされるために必要なパフォーマンス、透明性、人間統合の標準を満たしているかどうかを、より明確な洞察を与え、防衛技術管理とリスク評価の分野を前進させる。
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