論文の概要: Bridging Ethical Principles and Algorithmic Methods: An Alternative Approach for Assessing Trustworthiness in AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22774v1
• Date: Sat, 28 Jun 2025 06:27:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.558982
• Title: Bridging Ethical Principles and Algorithmic Methods: An Alternative Approach for Assessing Trustworthiness in AI Systems
• Title（参考訳）: 倫理原則とアルゴリズム手法のブリッジ:AIシステムにおける信頼性評価のための代替アプローチ
• Authors: Michael Papademas, Xenia Ziouvelou, Antonis Troumpoukis, Vangelis Karkaletsis,
• Abstract要約: 本稿では,Trustworthy AIの倫理的要素とPageRankとTrustRankのアルゴリズム的プロセスを組み合わせた評価手法を提案する。 目標は、フィールドで広く普及する自己評価技術に固有の主観性を最小化するアセスメントフレームワークを確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) technology epitomizes the complex challenges posed by human-made artifacts, particularly those widely integrated into society and exert significant influence, highlighting potential benefits and their negative consequences. While other technologies may also pose substantial risks, AI's pervasive reach makes its societal effects especially profound. The complexity of AI systems, coupled with their remarkable capabilities, can lead to a reliance on technologies that operate beyond direct human oversight or understanding. To mitigate the risks that arise, several theoretical tools and guidelines have been developed, alongside efforts to create technological tools aimed at safeguarding Trustworthy AI. The guidelines take a more holistic view of the issue but fail to provide techniques for quantifying trustworthiness. Conversely, while technological tools are better at achieving such quantification, they lack a holistic perspective, focusing instead on specific aspects of Trustworthy AI. This paper aims to introduce an assessment method that combines the ethical components of Trustworthy AI with the algorithmic processes of PageRank and TrustRank. The goal is to establish an assessment framework that minimizes the subjectivity inherent in the self-assessment techniques prevalent in the field by introducing algorithmic criteria. The application of our approach indicates that a holistic assessment of an AI system's trustworthiness can be achieved by providing quantitative insights while considering the theoretical content of relevant guidelines.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術は、人為的な人工物、特に社会に広く統合され、大きな影響を及ぼし、潜在的な利益と負の結果を浮き彫りにする複雑な課題を浮き彫りにする。 他の技術も重大なリスクをもたらす可能性があるが、AIの広範な普及は、その社会的影響を特に深刻にしている。 AIシステムの複雑さは、その顕著な能力と相まって、人間の直接の監視や理解を超えて動作する技術に依存している可能性がある。 リスクを軽減するため、いくつかの理論的ツールとガイドラインが開発され、信頼できるAIの保護を目的とした技術ツールの開発が進められている。 このガイドラインはこの問題をより包括的に捉えているが、信頼性を定量化する技術を提供していない。 逆に、技術的ツールはそのような定量化を達成するのに優れているが、全体的な視点がなく、代わりに信頼に値するAIの特定の側面に焦点を当てている。 本稿では,Trustworthy AIの倫理的要素とPageRankとTrustRankのアルゴリズム的プロセスを組み合わせた評価手法を提案する。 本研究の目的は,アルゴリズム基準を導入することにより,現場で広く普及する自己評価技術に固有の主観性を最小化するアセスメント・フレームワークを確立することである。 提案手法の適用は,AIシステムの信頼性に関する総合的な評価が,関連するガイドラインの理論的内容を考慮して定量的な洞察を提供することによって達成できることを示唆している。

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