論文の概要: Don't Guess, Escalate: Towards Explainable Uncertainty-Calibrated AI Forensic Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.16614v1
• Date: Thu, 18 Dec 2025 14:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-19 18:10:32.106834
• Title: Don't Guess, Escalate: Towards Explainable Uncertainty-Calibrated AI Forensic Agents
• Title（参考訳）: Escalate, Don't Guess, Don't Guess: toward Explainable Uncertainty-Calibrated AI forensic Agents
• Abstract要約: 本稿では,AI法医学的エージェントを提案する。このエージェントは,法医学的検知器を選択し,組み合わせ,証明とコンテキストを特定し,不確実性を考慮した評価を行う。 現在のソリューションの落とし穴を強調し、信頼性検証プロセスを改善するための統一されたフレームワークを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8050840153484025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI is reshaping the landscape of multimedia forensics. We propose AI forensic agents: reliable orchestrators that select and combine forensic detectors, identify provenance and context, and provide uncertainty-aware assessments. We highlight pitfalls in current solutions and introduce a unified framework to improve the authenticity verification process.
• Abstract（参考訳）: AIはマルチメディアの法医学の世界を変えつつある。 我々は、AIの法医学的エージェントを提案する: 法医学的検出器を選択し、組み合わせ、証明とコンテキストを特定し、不確実性を認識したアセスメントを提供する信頼性の高いオーケストレータ。 現在のソリューションの落とし穴を強調し、信頼性検証プロセスを改善するための統一されたフレームワークを導入します。

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