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Path To Gain Functional Transparency In Artificial Intelligence With Meaningful Explainability

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저자

Md. Tanzib Hosain, Mehedi Hasan Anik, Sadman Rafi, Rana Tabassum, Khaleque Insia, Md. Mehrab Siddiky

개요

본 논문은 AI 시스템의 기능적 투명성 확보에 대한 어려움을 다루고, 사용자 중심의 준수-설계 투명성을 위한 설계를 제안합니다. AI가 광고 및 매칭 알고리즘 등 의사결정 과정에 영향을 미치는 가운데, 투명성과 설명 가능성이 중요해지고 있으며, 이를 위해 컴퓨터 과학, 인공지능, 윤리, 법률, 사회과학 등 다학제적 협력을 강조합니다. AI 시스템의 투명성과 관련된 과제에 대한 포괄적인 이해와 사용자 중심 설계 프레임워크를 제공하여 책임감 있고 신뢰할 수 있으며 사회적 가치에 부합하는 AI 시스템 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

시사점, 한계점

시사점: 사용자 중심의 준수-설계 투명성을 위한 설계 프레임워크 제시, 다학제적 협력의 중요성 강조, 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발에 기여.
한계점: 제안된 설계 프레임워크의 실제 구현 및 효과에 대한 검증 부족, 다양한 AI 시스템 및 적용 분야에 대한 일반화 가능성 제한, 윤리적, 법적 문제에 대한 구체적인 해결 방안 제시 부족.
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