Compliance of AI Systems

要約

さまざまな分野での人工知能（AI）システムの統合の増加には、今後の法律への順守を確保するために確固たる概念が必要です。
このペーパーでは、EUのAI法とデータセットのコンプライアンスに焦点を当てた、関連する法律を備えたAIシステムのコンプライアンスを体系的に調べます。
分析では、AIアプリケーションをデータソースに近づけるためにますます使用されているエッジデバイスに関連する多くの課題が強調されています。
このようなデバイスは、分散型の性質と洗練されたコンプライアンスメカニズムを実装するための限られたコンピューティングリソースのために、ユニークな問題に直面することがよくあります。
AIの実装を分析することにより、この論文は課題を特定し、AIの開発、展開、および実行時に法的コンプライアンスの最初のベストプラクティスを提案します。
データセットコンプライアンスの重要性は、AIシステムの信頼性、透明性、および説明可能性を確保するための基礎として強調されています。これは、AI法などの規制枠組みに定められた倫理基準と一致する必要があります。
得られた洞察は、組み込みAIシステムの責任ある開発と展開に関する継続的な談話に貢献する必要があります。

要約(オリジナル)

The increasing integration of artificial intelligence (AI) systems in various fields requires solid concepts to ensure compliance with upcoming legislation. This paper systematically examines the compliance of AI systems with relevant legislation, focusing on the EU’s AI Act and the compliance of data sets. The analysis highlighted many challenges associated with edge devices, which are increasingly being used to deploy AI applications closer and closer to the data sources. Such devices often face unique issues due to their decentralized nature and limited computing resources for implementing sophisticated compliance mechanisms. By analyzing AI implementations, the paper identifies challenges and proposes the first best practices for legal compliance when developing, deploying, and running AI. The importance of data set compliance is highlighted as a cornerstone for ensuring the trustworthiness, transparency, and explainability of AI systems, which must be aligned with ethical standards set forth in regulatory frameworks such as the AI Act. The insights gained should contribute to the ongoing discourse on the responsible development and deployment of embedded AI systems.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google