責任あるAI評価のためのAI対策データセット

科学分野:

• 人工知能
• コンピューターサイエンス
• 倫理

背景:

• 人工知能（AI）システムの効果的なガバナンスには、堅牢な評価と監視が必要です。
• 世界的な取り組みにより、ガバナンスのための公平性、透明性、プライバシーなどのAI倫理原則が確立されています。
• AIの規範的特性に対する既存の対策は、しばしば断片的であったり、原則固有であったり、範囲が限定的であったりします。

研究 の 目的:

• AI倫理対策の断片化に対処するため、統合されたデータセットを作成しました。
• 実務者がAIの規範的特性を測定するための現在の取り組みを探求し、批判的に分析できるようにすること。

主な方法:

• 11の倫理原則に関する791の評価対策について、12,067のデータポイントを抽出しました。
• 257のコンピューティング文献（2011-2023）のコーパスからデータを収集しました。
• 対策の詳細な説明、AIシステムの特性、および出版物のメタデータが含まれています。

主要な成果:

• AI倫理評価手法を網羅した包括的なコレクションである責任あるAI対策データセットを開発しました。
• このデータセットは、11の主要な倫理原則をカバーし、豊富なメタデータを含みます。
• データセットの使いやすさと解釈を向上させるために、インタラクティブな可視化ツールを作成しました。

結論:

• 責任あるAI対策データセットは、AI倫理評価を理解するための中心的なリソースを提供します。
• コンピューティング分野がAI倫理をどのように測定するかについての批判的な分析を容易にします。
• 評価の実践を改善することを通じて、意味のあるAIガバナンスの進歩を支援します。