LinköpingUniversityの研究者は、信頼できる人工知能の未来に向けて政策立案者を導くことを目的としたロードマップを開発しました。
人工知能（AI）は、私たちの日常生活で存在感を高めており、これは始まりに過ぎないと考えられています。ただし、これを継続するためには、AIがすべてのシナリオで信頼できることを確認する必要があります。
テーラープロジェクトについて
EU Horizon 2020によって資金提供されたTailorは、未来のAIを開発するために作成された6つの研究プロジェクトの1つです。 Tailorは、AI研究コミュニティのニーズの仕様、ガイドライン、および仕様を作成することにより、信頼できるAIの基礎を作成しています。
プロジェクトによって提示されたロードマップは、標準化への道の最初のステップであり、意思決定者と研究資金機関が信頼できるAIの開発を理解することができます。ただし、これを達成する前に、研究の問題を解決する必要があります。
Liuの人工知能教授であるFredrik Heintz、およびTailor ProjectのコーディネーターであるFredrik Heintzは、信頼できるAIの重要性を強調し、次のように説明しています。 50年後に今日行っていることを振り返ると、それはかなり原始的であることがわかります。
信頼できるAIの3つの基準は、研究者によって定義されています。倫理的懸念、法律に準拠する必要があり、その実装は堅牢で安全でなければなりません。ただし、これらの基準は、特に倫理原則の移植をもたらします。
Heintzは次のように説明しました。これは、リソースの平等な分布を意味しますか、それともすべてのアクターがそれらをすべて同じレベルにするために必要なリソースを受け取ることを意味しますか？
AIの基礎研究は優先事項
大規模な包括的な質問は、プロジェクトの中心的な焦点となり、AIと協力するすべての人に基準が開発されます。ただし、Heintzは、AIの基礎研究が最優先事項である場合にのみこれを達成できると考えています。
「人々はしばしばAIをテクノロジーの問題と見なすことがよくありますが、本当に重要なのは、私たちがそれから社会的利益を得るかどうかです。信頼できるAIを取得し、社会でうまく機能する場合、それが人々を中心としていることを確認する必要があります」とHeintz氏は言います。
EUとその加盟国に書かれたいくつかの法的提案は、法律専門家によって書かれていますが、AI内の専門知識が不足していると考えられています。
「法律と基準は知識に基づいている必要があります。これは、研究者が貢献し、研究の現在の最前線に関する情報を提供し、十分に根拠のある決定を可能にすることができる場所です。
完全なロードマップはで利用できます信頼できるAIの戦略的研究と革新のロードマップ.
