論文の概要: From Trust-by-Design to Continuous Trust in the Era of Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.05991v1
- Date: Mon, 05 Oct 2026 08:42:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-09 19:41:11.701947
- Title: From Trust-by-Design to Continuous Trust in the Era of Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 人工知能時代における信頼・バイ・デザインから継続的信頼へ
- Abstract要約: 信頼はデジタルの世界、特に人工知能に基づくシステムの時代において不可欠である。
デジタルシステムには、ミスを犯したり、ルールを破ったり、意図的にシステムを騙したりできる人間が関係します。
この課題に対処するため、我々は継続的信頼の概念を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.3464152928754485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trust is crucial in the digital world, particularly in the age of systems based on artificial intelligence. Traditionally, system correctness is demonstrated by proving that the system satisfies the required properties. However, digital systems involve humans, who can make mistakes, break rules, or even intentionally cheat the system. Technical devices may also malfunction or cause errors. Therefore, external stakeholders need to trust a system throughout its operation. To address this challenge, we propose the concept of continuous trust. In this paper, we present a detailed explanation of this concept, based on a running example of a business's refund department. The paper concludes with a discussion of related work, such as compliance checking and certification, as well as an outlook on further questions regarding the formalization and the necessary tool support.
- Abstract(参考訳): 信頼はデジタルの世界、特に人工知能に基づくシステムの時代において不可欠である。
伝統的に、システムは要求された特性を満たすことを証明して、システム正当性を示す。
しかし、デジタルシステムには、ミスを犯したり、ルールを破ったり、意図的にシステムを騙したりできる人間が関係している。
技術的装置は機能不全やエラーを引き起こすことがある。
したがって、外部の利害関係者は、その運用を通してシステムを信頼する必要がある。
この課題に対処するため,我々は継続的信頼の概念を提案する。
本稿では,ビジネスの返金部門を事例として,この概念の詳細な説明を行う。
本稿は、コンプライアンスチェックや認定など、関連する作業に関する議論と、形式化と必要なツールサポートに関するさらなる疑問に対する展望から締めくくっている。
関連論文リスト
- From Digital Accountability to Accountable Digitality Through Needs-Aware Information Systems: The Case of Auditable Child-Welfare Judgments [0.0]
デジタルアカウンタビリティの研究は、デジタルシステムを透明性、説明可能、監査可能、競争可能、継続的な学習と改善を支持するものにする方法を問うものである。
この逆転を説明可能なデジタル性として理論化し、要求認識情報システムを仲介機構として特定する。
困難でパラダイム的なケースは、子どもを保護し、機密性を保ち、司法の独立を尊重し、必要、理由、例外、格差に関する総合的な学習を可能にしなければならない、子供中心の判断である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-10T06:13:18Z) - A Computational Ethical Framework for Financial Digital Phenotyping for Mental Health [2.3101913925246045]
本稿では,AI駆動型デジタル表現システムのための計算倫理的枠組みを提案する。
我々は、鍵となる倫理特性をモデル化し、Z3 Satisfiability Modulo Theories (SMT)ソルバを用いて検証する。
これは、継続的かつマシン検証可能な倫理的チェックを可能にする初期の研究である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-27T11:19:52Z) - Trustworthy AI Suffers from Invariance Conflicts and Causality is The Solution [80.98492754957466]
公正性、堅牢性、プライバシ、説明可能性といった、信頼性の高いAI目標を同時に達成することは難しい。
本稿では、パフォーマンスにおけるトレードオフを理解しバランスをとるためには因果性が必要であると論じ、信頼できるAIの複数の目的について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-04T14:26:28Z) - A Survey of Reasoning in Autonomous Driving Systems: Open Challenges and Emerging Paradigms [49.66022971508878]
私たちは、推論はモジュラーコンポーネントからシステムの認知コアに高めるべきだと論じています。
応答性推論のトレードオフやソーシャルゲーム推論など,7つの中核的推論課題を導出し,体系化する。
我々は,LLMに基づく推論と,ミリ秒スケールで安全クリティカルな車両制御の要求との間の,高レイテンシ,熟考的特性の根本的かつ未解決な緊張関係を同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T07:40:53Z) - Mathematical Algorithm Design for Deep Learning under Societal and
Judicial Constraints: The Algorithmic Transparency Requirement [65.26723285209853]
計算モデルにおける透過的な実装が実現可能かどうかを分析するための枠組みを導出する。
以上の結果から,Blum-Shub-Smale Machinesは,逆問題に対する信頼性の高い解法を確立できる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-18T15:32:38Z) - Who to Trust, How and Why: Untangling AI Ethics Principles,
Trustworthiness and Trust [0.0]
これらの概念をより明確に区別する必要性について論じる。
AIへの信頼は、システム自体への依存だけでなく、AIシステムの開発者への信頼も関係している、と私たちは議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T05:00:34Z) - Establishing trust in automated reasoning [0.0]
この研究は、科学の重要な信頼源である独立したレビューに焦点を当て、そのレビュー可能性に影響を与える自動推論システムの特徴を特定する。
また、技術的・社会的措置を組み合わせることで、信頼性と信頼性を高めるためのステップについても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T08:02:25Z) - Designing for Responsible Trust in AI Systems: A Communication
Perspective [56.80107647520364]
我々は、MATCHと呼ばれる概念モデルを開発するために、技術に対する信頼に関するコミュニケーション理論と文献から引き出す。
私たちは、AIシステムの能力として透明性とインタラクションを強調します。
我々は、技術クリエーターが使用する適切な方法を特定するのに役立つ要件のチェックリストを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-29T00:14:33Z) - Synthetic Disinformation Attacks on Automated Fact Verification Systems [53.011635547834025]
本研究では,2つのシミュレーション環境において,自動ファクトチェッカーの合成正反対証拠に対する感度について検討する。
これらのシステムでは,これらの攻撃に対して大幅な性能低下がみられた。
偽情報の発生源としての現代のNLGシステムの脅威の増大について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T19:01:01Z) - Biometrics: Trust, but Verify [49.9641823975828]
バイオメトリック認識は、世界中のさまざまなアプリケーションに爆発しました。
生体認証システムの様々なサブモジュールに関する多くの顕著な問題と懸念があります。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-14T03:07:25Z)
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。