How VADER is your AI? Towards a definition of artificial intelligence systems appropriate for regulation

要約

人工知能 (AI) は、情報通信技術 (ICT) の多くの進歩を推進してきました。
それにもかかわらず、チューリングテストの提案以来、ICT システムの範囲は AI をはるかに超えて拡大しました。
重要なことに、最近の AI 規制提案は、AI ではない ICT 技術、アプローチ、システムに影響を与える AI の定義を採用しています。
場合によっては、数学、統計、工学の作品も影響を受ける可能性があります。
憂慮すべきことに、西側社会からグローバル・サウスに至るまで、AI の誤った定義が観察されています。
この論文では、AI の定義が \textit{規制のために適切に定義されたものとして検証された} (VADER) かどうかをスコア化するフレームワークを提案します。
オンラインで公開されている VADER フレームワークは、規制の AI 定義の基礎となる前提条件の範囲をスコアリングします。その目的は、(i) 他の成功した技術規制で観察された原則を再現すること、(ii) すべての AI 技術とアプローチを含める一方で、非規制を除外することです。
AIは機能します。
後者に関して、私たちのスコアは、代表的な AI、非 AI ICT、および非 ICT の例のデータセットに基づいています。
私たちは、主要なプレーヤー、つまり米国、英国、欧州連合、ブラジルの AI 規制提案をレビューすることで、私たちの貢献を実証します。
重要なのは、改訂の必要性から ICT システムや他の分野の作品に対する具体的なリスクに至るまで、評価された提案のいずれも適切性スコアを達成していないことです。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence (AI) has driven many information and communication technology (ICT) breakthroughs. Nonetheless, the scope of ICT systems has expanded far beyond AI since the Turing test proposal. Critically, recent AI regulation proposals adopt AI definitions affecting ICT techniques, approaches, and systems that are not AI. In some cases, even works from mathematics, statistics, and engineering would be affected. Worryingly, AI misdefinitions are observed from Western societies to the Global South. In this paper, we propose a framework to score how \textit{validated as appropriately-defined for regulation} (VADER) an AI definition is. Our online, publicly-available VADER framework scores the coverage of premises that should underlie AI definitions for regulation, which aim to (i) reproduce principles observed in other successful technology regulations, and (ii) include all AI techniques and approaches while excluding non-AI works. Regarding the latter, our score is based on a dataset of representative AI, non-AI ICT, and non-ICT examples. We demonstrate our contribution by reviewing the AI regulation proposals of key players, namely the United States, United Kingdom, European Union, and Brazil. Importantly, none of the proposals assessed achieve the appropriateness score, ranging from a revision need to a concrete risk to ICT systems and works from other fields.

arxiv情報

著者 Leonardo C. T. Bezerra,Alexander E. I. Brownlee,Luana Ferraz Alvarenga,Renan Cipriano Moioli,Thais Vasconcelos Batista
発行日 2024-02-07 17:41:15+00:00
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カテゴリー: cs.AI, I.2.0 パーマリンク