論文の概要: ff4ERA: A new Fuzzy Framework for Ethical Risk Assessment in AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00899v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 14:41:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 20:32:48.671823
- Title: ff4ERA: A new Fuzzy Framework for Ethical Risk Assessment in AI
- Title（参考訳）: ff4ERA:AIの倫理的リスクアセスメントのための新しいファジィフレームワーク
- Authors: Abeer Dyoub, Ivan Letteri, Francesca A. Lisi,
- Abstract要約: 本稿では、ファジィ論理、ファジィ解析階層プロセス(FAHP)、不確実因子(CF)を統合したファジィフレームワークであるff4ERAを紹介する。
このフレームワークは、協調倫理的リスクアセスメントモデリングとシステマティック・ステップ・バイ・ステップ分析のための堅牢な数学的アプローチを提供する。
あるケーススタディでは、ff4ERAが、専門家の入力とセンサーに基づく証拠の両方を反映した文脈に敏感で有意義なリスクスコアを得ることを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The emergence of Symbiotic AI (SAI) introduces new challenges to ethical decision-making as it deepens human-AI collaboration. As symbiosis grows, AI systems pose greater ethical risks, including harm to human rights and trust. Ethical Risk Assessment (ERA) thus becomes crucial for guiding decisions that minimize such risks. However, ERA is hindered by uncertainty, vagueness, and incomplete information, and morality itself is context-dependent and imprecise. This motivates the need for a flexible, transparent, yet robust framework for ERA. Our work supports ethical decision-making by quantitatively assessing and prioritizing multiple ethical risks so that artificial agents can select actions aligned with human values and acceptable risk levels. We introduce ff4ERA, a fuzzy framework that integrates Fuzzy Logic, the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP), and Certainty Factors (CF) to quantify ethical risks via an Ethical Risk Score (ERS) for each risk type. The final ERS combines the FAHP-derived weight, propagated CF, and risk level. The framework offers a robust mathematical approach for collaborative ERA modeling and systematic, step-by-step analysis. A case study confirms that ff4ERA yields context-sensitive, ethically meaningful risk scores reflecting both expert input and sensor-based evidence. Risk scores vary consistently with relevant factors while remaining robust to unrelated inputs. Local sensitivity analysis shows predictable, mostly monotonic behavior across perturbations, and global Sobol analysis highlights the dominant influence of expert-defined weights and certainty factors, validating the model design. Overall, the results demonstrate ff4ERA ability to produce interpretable, traceable, and risk-aware ethical assessments, enabling what-if analyses and guiding designers in calibrating membership functions and expert judgments for reliable ethical decision support.
- Abstract（参考訳）: 共生AI(SAI)の出現は、人間とAIのコラボレーションを深める上で、倫理的意思決定に新たな課題をもたらす。
共生が増加するにつれて、AIシステムは人権や信頼への害を含む倫理的リスクを増大させる。
したがって、倫理的リスクアセスメント(ERA)は、そのようなリスクを最小限に抑える決定を導く上で重要である。
しかし、ERAは不確実性、曖昧さ、不完全な情報によって妨げられ、道徳そのものは文脈に依存して不正確である。
これは、ERAの柔軟性、透明性、堅牢なフレームワークの必要性を動機付けている。
我々の研究は、複数の倫理的リスクを定量的に評価・優先順位付けすることで倫理的意思決定を支援し、人工エージェントが人間の価値観と許容されるリスクレベルに沿った行動を選択することができる。
本稿では、ファジィ論理、ファジィ分析階層プロセス(FAHP)、およびCertainty Factors(CF)を統合したファジィフレームワークであるff4ERAを紹介し、リスクタイプ毎に倫理的リスクスコア(ERS)を用いて倫理的リスクを定量化する。
最終ERSはFAHP由来の重量、伝播CF、リスクレベルを組み合わせたものである。
このフレームワークは、協調ERAモデリングと系統的なステップバイステップ分析のための堅牢な数学的アプローチを提供する。
あるケーススタディでは、ff4ERAが、専門家の入力とセンサーに基づく証拠の両方を反映した文脈に敏感で倫理的に意味のあるリスクスコアを得ることを確認した。
リスクスコアは関連する要因と一貫して異なり、無関係な入力には頑健である。
局所感度分析は摂動における予測可能な、主に単調な振る舞いを示し、グローバルなソボ分析は、専門家が定義した重みと確実性要因の圧倒的な影響を強調し、モデル設計を検証している。
全体としては、ff4ERAが解釈可能で、トレーサブルで、リスクに配慮した倫理的評価を生み出す能力を示し、信頼性の高い倫理的意思決定支援のために、メンバーシップ機能の校正と専門家による判断を設計者らに委ねることを可能にした。
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