論文の概要: Towards Measurement Theory for Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05587v1
- Date: Tue, 08 Jul 2025 01:52:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.478731
- Title: Towards Measurement Theory for Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能の計測理論に向けて
- Authors: Elija Perrier,
- Abstract要約: i)システムとそれらに適用した評価方法の比較、(ii)エンジニアリングと安全科学から得られた確立された定量的リスク分析技術とフロンティアAI評価を結びつけること、(iii)AI能力として数えられるものは、私たちが使用する測定操作とスケールにどのように影響するかを前もって述べること。
我々は、層状測定スタックをスケッチし、間接観測対象と直接区別し、これらの成分がAI現象の統一的、校正可能な分類への道のりを提供することを示すサインポストを作成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We motivate and outline a programme for a formal theory of measurement of artificial intelligence. We argue that formalising measurement for AI will allow researchers, practitioners, and regulators to: (i) make comparisons between systems and the evaluation methods applied to them; (ii) connect frontier AI evaluations with established quantitative risk analysis techniques drawn from engineering and safety science; and (iii) foreground how what counts as AI capability is contingent upon the measurement operations and scales we elect to use. We sketch a layered measurement stack, distinguish direct from indirect observables, and signpost how these ingredients provide a pathway toward a unified, calibratable taxonomy of AI phenomena.
- Abstract（参考訳）: 我々は、人工知能の測定に関する公式な理論のプログラムを動機付け、概説する。
AIのための測定の形式化によって、研究者、実践者、規制機関は次のようになる、と私たちは主張する。
一 システムとそれらに適用した評価方法の比較をする。
二)フロンティアAI評価と工学・安全科学から引き出された確立した定量的リスク分析手法を結びつけること。
(iii)AI能力として数えられるものは、私たちが使用する測定操作とスケールにどのように影響するかを前もって説明します。
我々は、層状測定スタックをスケッチし、間接観測対象と直接区別し、これらの成分がAI現象の統一的、校正可能な分類への道のりを提供することを示すサインポストを作成した。
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