論文の概要: Accountability of Robust and Reliable AI-Enabled Systems: A Preliminary Study and Roadmap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16831v1
- Date: Fri, 20 Jun 2025 08:35:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.389118
- Title: Accountability of Robust and Reliable AI-Enabled Systems: A Preliminary Study and Roadmap
- Title（参考訳）: ロバストで信頼性の高いAI-Enabledシステムの説明責任:予備研究とロードマップ
- Authors: Filippo Scaramuzza, Damian A. Tamburri, Willem-Jan van den Heuvel,
- Abstract要約: 本稿では,AI対応システムの堅牢性と信頼性を評価するための最初の研究について述べる。
この研究は、これらの概念の定義を進化させ、現在の文献をレビューすることによって、この分野における大きな課題とアプローチを浮き彫りにしている。
説明責任の法人化は、信頼の構築と責任あるAI開発を保証するために不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8816378259778017
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This vision paper presents initial research on assessing the robustness and reliability of AI-enabled systems, and key factors in ensuring their safety and effectiveness in practical applications, including a focus on accountability. By exploring evolving definitions of these concepts and reviewing current literature, the study highlights major challenges and approaches in the field. A case study is used to illustrate real-world applications, emphasizing the need for innovative testing solutions. The incorporation of accountability is crucial for building trust and ensuring responsible AI development. The paper outlines potential future research directions and identifies existing gaps, positioning robustness, reliability, and accountability as vital areas for the development of trustworthy AI systems of the future.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AI対応システムの堅牢性と信頼性を評価するための最初の研究と,その安全性と有効性を確保するための重要な要因について述べる。
この研究は、これらの概念の定義を進化させ、現在の文献をレビューすることによって、この分野における大きな課題とアプローチを浮き彫りにしている。
ケーススタディは、革新的なテストソリューションの必要性を強調し、現実世界のアプリケーションを説明するために使用されます。
説明責任の法人化は、信頼の構築と責任あるAI開発を保証するために不可欠である。
本稿は、将来的な研究の方向性を概説し、今後の信頼できるAIシステムの開発に欠かせない分野として、既存のギャップ、堅牢性、信頼性、説明責任を位置付ける。
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