Operationalising the Definition of General Purpose AI Systems: Assessing Four Approaches

要約

欧州連合の人工知能（AI）法は、AI技術を規制するための画期的な法制度となる予定です。関係者は主に固定目的のAIアプリケーション（狭義のAIとも呼ばれる）のガバナンスに注目してきたが、高度で広範な能力を持つシステムの性質を理解するために、より多くの注意が必要である。2023年初頭の時点で、AI法に関連して汎用AIシステム（GPAIS）の定義がいくつか存在し、固定目的のあるシステムとないシステムの区別を試みています。本稿では、「明確なタスク」という概念を通じてこれらの違いを運用し、AIシステムがGPAISに分類されるべきかどうかを判断するための4つのアプローチ（量、性能、適応性、創発）を検討します。EUのステークホルダーが、目的固定型とGPAISを区別するための出発点として、4つのアプローチを利用することを提案します。

要約(オリジナル)

The European Union’s Artificial Intelligence (AI) Act is set to be a landmark legal instrument for regulating AI technology. While stakeholders have primarily focused on the governance of fixed purpose AI applications (also known as narrow AI), more attention is required to understand the nature of highly and broadly capable systems. As of the beginning of 2023, several definitions for General Purpose AI Systems (GPAIS) exist in relation to the AI Act, attempting to distinguish between systems with and without a fixed purpose. In this article, we operationalise these differences through the concept of ‘distinct tasks’ and examine four approaches (quantity, performance, adaptability, and emergence) to determine whether an AI system should be classified as a GPAIS. We suggest that EU stakeholders use the four approaches as a starting point to discriminate between fixed-purpose and GPAIS.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL