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J-GLOBAL ID：202002239863033017   整理番号：20A2289208

自律車両における道徳判断のADCモデルの実現に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward Implementing the ADC Model of Moral Judgment in Autonomous Vehicles

著者 (1件)： Dubljevic Veljko (Science Technology and Society Program, Department of Philosophy and Religious Studies, NC State University, Raleigh, NC, USA)
資料名： Science and Engineering Ethics  (Science and Engineering Ethics)
巻： 26  号： 5  ページ： 2461-2472  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1682A  ISSN： 1353-3452  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律車(AV)と事故は,人工知能(AI)の倫理を考慮する緊急の必要性に参加している。今までの議論を支配する疑問は,AVsが「利的または利実現的方法で振舞うことを望んでいるかどうかであった。イチリアリズムのような単一モラルシステムに関する自己駆動車のモデル化よりもむしろ,AIのためのプログラミングをアプローチする一つの可能な方法は,神経倫理における最近の研究を反映するであろう。AJOB Neurosci 5(4):3-20,2014a,Behav脳Sci 37(5):487-488,2014b)のエージェント-デ-コンシーケンス(ADC)モデル(DubljevicとRacine)は,AIでの実装にそれ自体を終える一方で,有望な記述的および規範的説明を提供する。。” (AJOB Neurosci 5(4):3-20,2014a,Behav Brain Sci 37(5):487-488,2014b)は有望な記述および規範的説明を提供する。ADCモデルは,エージェントの正または負の直感的評価にそれらを破ることによるモラル判断を説明し,与えられた状況における結果,および結果を説明した。これらの直感的評価は,モラル受容性の正または負の判断を生成する。例えば,もしエージェントが良好な意図を持ち,行動が良好な結果を持つならば,否定的(例えば,法律を破る)と判断された,ある状況におけるモラル受容性の全体的判断は緩和されるであろう。これは,AIにおいてまだ複製されていないヒトモラル判断のかなりの柔軟性と安定性を説明する。本論文は,ADCモデルを実行する利点と短所と,モデルがAIの倫理に関する将来の研究をいかに知らせるかを調べた。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  柔軟性 ,  *エージェント
準シソーラス用語： 自律性 ,  規範 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： エージェント-デッド-コンシーケンス(ADC)モデル ,  自律車両(AV) ,  人工知能(AI) ,  人工ニューラルネットワーク ,  人工道徳 ,  神経倫理学

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自律 ,  ADC ,  モデル