論文の概要: TAI Scan Tool: A RAG-Based Tool With Minimalistic Input for Trustworthy AI Self-Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17514v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 13:51:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.023115
- Title: TAI Scan Tool: A RAG-Based Tool With Minimalistic Input for Trustworthy AI Self-Assessment
- Title（参考訳）: TAI Scan Tool:信頼できるAI自己評価のための最小限の入力を備えたRAGベースのツール
- Authors: Athanasios Davvetas, Xenia Ziouvelou, Ypatia Dami, Alexis Kaponis, Konstantina Giouvanopoulou, Michael Papademas,
- Abstract要約: 本稿では、最小限の入力を持つRAGベースのTAI自己評価ツールであるTAI Scan Toolを紹介する。
現在のバージョンは法的TAIアセスメントをサポートしており、特にAI法への準拠の促進に重点を置いている。
システムの評価出力は、AI法に従ってAIシステムのリスクレベルに関する洞察を含むと同時に、コンプライアンスの支援と義務の通知のために関連する記事を取得する。
- 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: This paper introduces the TAI Scan Tool, a RAG-based TAI self-assessment tool with minimalistic input. The current version of the tool supports the legal TAI assessment, with a particular emphasis on facilitating compliance with the AI Act. It involves a two-step approach with a pre-screening and an assessment phase. The assessment output of the system includes insight regarding the risk-level of the AI system according to the AI Act, while at the same time retrieving relevant articles to aid with compliance and notify on their obligations. Our qualitative evaluation using use-case scenarios yields promising results, correctly predicting risk levels while retrieving relevant articles across three distinct semantic groups. Furthermore, interpretation of results shows that the tool's reasoning relies on comparison with the setting of high-risk systems, a behaviour attributed to their deployment requiring careful consideration, and therefore frequently presented within the AI Act.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、最小限の入力を持つRAGベースのTAI自己評価ツールであるTAI Scan Toolを紹介する。
このツールの現在のバージョンは、法的TAIアセスメントをサポートしており、特にAI法への準拠の促進に重点を置いている。
これには、事前スクリーニングとアセスメントフェーズを備えた2段階のアプローチが含まれる。
システムの評価出力は、AI法に従ってAIシステムのリスクレベルに関する洞察を含むと同時に、コンプライアンスの支援と義務の通知のために関連する記事を取得する。
ユースケースシナリオを用いた質的評価は有望な結果をもたらし、リスクレベルを正確に予測し、関連する記事を3つの異なるセマンティックグループで検索する。
さらに、結果の解釈は、ツールの推論がハイリスクシステムの設定との比較に依存していることを示している。
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