Trustworthy Artificial Intelligence in the Context of Metrology

要約

私たちは、信頼できる人工知能 (TAI)、より具体的には信頼できる機械学習 (TML) の分野における国立物理研究所 (NPL) の研究を、計測科学、計測科学の文脈でレビューします。
私たちは、TAI の 3 つの広範なテーマ (技術的、社会技術的、社会的) について説明します。これらは、開発されたモデルが信頼できるものであり、責任ある意思決定を行うために信頼できるものであることを保証する上で重要な役割を果たします。
計測学の観点から、私たちは不確実性定量化 (UQ) と、AI システムの出力の透明性と信頼性を高めるための TAI の枠組みにおけるその重要性を強調します。
次に、NPL で取り組んでいる TAI 内の 3 つの研究分野について説明し、TAI の特性の遵守という観点から AI システムの認証を検討します。

要約(オリジナル)

We review research at the National Physical Laboratory (NPL) in the area of trustworthy artificial intelligence (TAI), and more specifically trustworthy machine learning (TML), in the context of metrology, the science of measurement. We describe three broad themes of TAI: technical, socio-technical and social, which play key roles in ensuring that the developed models are trustworthy and can be relied upon to make responsible decisions. From a metrology perspective we emphasise uncertainty quantification (UQ), and its importance within the framework of TAI to enhance transparency and trust in the outputs of AI systems. We then discuss three research areas within TAI that we are working on at NPL, and examine the certification of AI systems in terms of adherence to the characteristics of TAI.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google