論文の概要: Automating AI Failure Tracking: Semantic Association of Reports in AI Incident Database

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23669v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 15:48:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:10.039374
• Title: Automating AI Failure Tracking: Semantic Association of Reports in AI Incident Database
• Title（参考訳）: AI障害追跡の自動化: AIインシデントデータベースにおけるレポートのセマンティックアソシエーション
• Authors: Diego Russo, Gian Marco Orlando, Valerio La Gatta, Vincenzo Moscato,
• Abstract要約: 本稿では,既存のAIインシデントと新たなレポートの関連付けを自動化する検索ベースのフレームワークを提案する。 分析の結果,タイトルと記述を組み合わせることで,ランキングの精度が大幅に向上した。 私たちのアプローチは、AIIDのメンテナンスをサポートするためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.946359845249688
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) systems are transforming critical sectors such as healthcare, finance, and transportation, enhancing operational efficiency and decision-making processes. However, their deployment in high-stakes domains has exposed vulnerabilities that can result in significant societal harm. To systematically study and mitigate these risk, initiatives like the AI Incident Database (AIID) have emerged, cataloging over 3,000 real-world AI failure reports. Currently, associating a new report with the appropriate AI Incident relies on manual expert intervention, limiting scalability and delaying the identification of emerging failure patterns. To address this limitation, we propose a retrieval-based framework that automates the association of new reports with existing AI Incidents through semantic similarity modeling. We formalize the task as a ranking problem, where each report-comprising a title and a full textual description-is compared to previously documented AI Incidents based on embedding cosine similarity. Benchmarking traditional lexical methods, cross-encoder architectures, and transformer-based sentence embedding models, we find that the latter consistently achieve superior performance. Our analysis further shows that combining titles and descriptions yields substantial improvements in ranking accuracy compared to using titles alone. Moreover, retrieval performance remains stable across variations in description length, highlighting the robustness of the framework. Finally, we find that retrieval performance consistently improves as the training set expands. Our approach provides a scalable and efficient solution for supporting the maintenance of the AIID.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムは、医療、金融、交通といった重要な分野を変革し、運用効率と意思決定プロセスを強化している。 しかし、彼らのハイテイクなドメインへの展開は、重大な社会的害をもたらす脆弱性を露呈している。 これらのリスクを体系的に研究し緩和するために、AIインシデントデータベース(AIID)のようなイニシアチブが出現し、3000以上の現実のAI障害レポートがカタログ化されている。 現在、適切なAIインシデントに新しいレポートを関連付けるには、手作業による専門家の介入、スケーラビリティの制限、出現する障害パターンの識別の遅延などに依存する。 この制限に対処するために、セマンティック類似性モデリングにより、新たなレポートと既存のAIインシデントとの関連を自動化する検索ベースのフレームワークを提案する。 我々は、そのタスクをランキング問題として定式化し、各レポートがタイトルと全文記述を記述し、コサインの類似性を埋め込んだAIインシデントと比較する。 従来の語彙法,クロスエンコーダアーキテクチャ,およびトランスフォーマーに基づく文埋め込みモデルをベンチマークした結果,後者は一貫して優れた性能を達成していることがわかった。 さらに、タイトルと記述を組み合わせることで、タイトルのみを使用する場合と比較してランキング精度が大幅に向上することを示す。 さらに、検索性能は記述長のバリエーションで安定しており、フレームワークの堅牢性を強調している。 最後に、トレーニングセットが拡大するにつれて、検索性能が一貫して改善されることが分かる。 私たちのアプローチは、AIIDのメンテナンスをサポートするためのスケーラブルで効率的なソリューションを提供します。

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