AI工学のための利用可能危険解析プロセスにおける機会の調査【JST・京大機械翻訳】

Martelaro Nikolas; Smith Carol J.; Zilovic Tamara

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207641262720 整理番号：22P0312278

AI工学のための利用可能危険解析プロセスにおける機会の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring Opportunities in Usable Hazard Analysis Processes for AI Engineering

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

システムへの人工知能の埋込みは,現代の工学実践への大きな課題を導入する。ハザード解析ツールとプロセスは,まだ新しいパラダイムに適切に適用されていない。本論文では,AI関連ハザード解析における現在の実践に関する最初の研究および知見と,本研究を行うのに使用されるツールについて述べた。この最初の研究による目標は,実務者のニーズと,AI可能製品とサービスの危険とリスクを考慮する新たな課題をより良く理解することである。著者らの主要な研究質問は,AIシステムにおける故障モードを先例的に考慮するための効果的かつ関与的方法をサポートするために,新しい構造化思考方法とシステム工学ツールを開発する。文献のレビューからの予備的知見と実務者とのインタビューは,現代AI開発プロセスへのハザード解析の統合に関する様々な課題を強調し,使用可能な人間中心ハザード分析ツールの探索の機会を示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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