論文の概要: An Analysis of the New EU AI Act and A Proposed Standardization Framework for Machine Learning Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01281v1
• Date: Tue, 30 Sep 2025 20:02:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.785908
• Title: An Analysis of the New EU AI Act and A Proposed Standardization Framework for Machine Learning Fairness
• Title（参考訳）: EUの新しいAI法と機械学習フェアネスのための標準化フレームワークの提案
• Authors: Mike Teodorescu, Yongxu Sun, Haren N. Bhatia, Christos Makridis,
• Abstract要約: 欧州連合のAI法は、倫理的かつ責任あるAIシステムを規制するための重要なステップである。 量的公正度尺度が存在しないことや、用語学における曖昧さが欠如していることが分かる。 この曖昧さは、投資を阻害する相当な負債リスクをもたらすと我々は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The European Union's AI Act represents a crucial step towards regulating ethical and responsible AI systems. However, we find an absence of quantifiable fairness metrics and the ambiguity in terminology, particularly the interchangeable use of the keywords transparency, explainability, and interpretability in the new EU AI Act and no reference of transparency of ethical compliance. We argue that this ambiguity creates substantial liability risk that would deter investment. Fairness transparency is strategically important. We recommend a more tailored regulatory framework to enhance the new EU AI regulation. Further-more, we propose a public system framework to assess the fairness and transparency of AI systems. Drawing from past work, we advocate for the standardization of industry best practices as a necessary addition to broad regulations to achieve the level of details required in industry, while preventing stifling innovation and investment in the AI sector. The proposals are exemplified with the case of ASR and speech synthesizers.
• Abstract（参考訳）: 欧州連合のAI法は、倫理的かつ責任あるAIシステムを規制するための重要なステップである。 しかし、専門用語における定量的公正度尺度やあいまいさ、特に新しいEU AI法における透明性、説明可能性、解釈可能性の相互利用が欠如しており、倫理的コンプライアンスの透明性の言及はない。 この曖昧さは、投資を阻害する相当な負債リスクをもたらすと我々は主張する。 公正な透明性は戦略的に重要です。 我々は、EUの新しいAI規制を強化するために、より調整された規制フレームワークを推奨します。 さらに,AIシステムの公平性と透明性を評価するための公開システムフレームワークを提案する。 過去の作業から、業界で必要となる詳細レベルを達成するため、幅広い規制の必要な追加として、業界ベストプラクティスの標準化を提唱するとともに、イノベーションやAIセクターへの投資を損なうのを防ぎます。 これらの提案は、ASRと音声合成器の場合に例示される。

関連論文リスト

• Towards a Framework for Supporting the Ethical and Regulatory Certification of AI Systems [8.633165810707315]
  CERTAINプロジェクトは、規制コンプライアンス、倫理基準、透明性をAIシステムに統合することを目的としている。 このフレームワークのコアコンポーネントを構築するための方法論的な手順を概説する。 CERTAINは、規制コンプライアンスを推進し、欧州標準に沿った責任あるAIイノベーションを促進することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-30T08:54:02Z)
• Watermarking Without Standards Is Not AI Governance [46.71493672772134]
  現在の実装は、効果的な監視を提供するのではなく、象徴的なコンプライアンスとして機能するリスクがある、と私たちは主張する。 本稿では,技術標準,監査インフラストラクチャ,実施機構を含む3層フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-27T18:10:04Z)
• Artificial Intelligence in Government: Why People Feel They Lose Control [44.99833362998488]
  行政における人工知能の利用は急速に拡大している。 AIはより効率と応答性を約束するが、政府機能への統合は公正性、透明性、説明責任に関する懸念を提起する。 この記事では、デリゲートの特別事例として、AI導入に関するプリンシパル・エージェント理論を適用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-02T07:46:41Z)
• Regulating Ai In Financial Services: Legal Frameworks And Compliance Challenges [0.0]
  金融サービスにおける人工知能(AI)規制の進展状況について考察する。 不正検出からアルゴリズム取引まで、AI駆動のプロセスがいかに効率性を高め、重大なリスクをもたらすかを強調している。 この研究は、欧州連合、米国、英国などの主要な司法管轄区域における規制のアプローチを比較している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-17T14:29:09Z)
• COMPL-AI Framework: A Technical Interpretation and LLM Benchmarking Suite for the EU Artificial Intelligence Act [40.233017376716305]
  EUの人工知能法(AI Act)は、AI開発の責任を負うための重要なステップである。 明確な技術的解釈がなく、モデルのコンプライアンスを評価するのが難しい。 この研究は、この法律の最初の技術的解釈からなる包括的枠組みであるComple-AIを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T14:23:51Z)
• The Artificial Intelligence Act: critical overview [0.0]
  この記事では、最近承認された人工知能法を概観する。 これはまず、2024/1689年のEU(Regulation)の主要な構造、目的、アプローチを示すことから始まる。 テキストは、全体的なフレームワークが適切かつバランスが取れたとしても、アプローチは非常に複雑であり、それ自体の目的を損なうリスクがある、と結論付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T21:38:02Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)
• The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
  AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。 一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。 本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:51:37Z)
• Bridging the Transparency Gap: What Can Explainable AI Learn From the AI Act? [0.8287206589886881]
  欧州連合は、AIシステムの透明性に関する詳細な要件を導入している。 XAIと透明性に関する法律には根本的な違いがある。 XAIと規制の異なる見解を比較することで、実践的な作業が透明性のギャップを埋める可能性のある4つの軸に到達します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-21T16:06:48Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。