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2021.08.07

Atlantic Council AIとデータ倫理におけるコミットメントからコンテンツへの移行:正義と説明可能性

こんにちは、丸山満彦です。

AI倫理については、いろいろと議論がされていますが、社会に影響の大きい技術を実装する際には、必ず倫理問題はでてくると思います。要は技術というのは道具なので、どう使うかという話になるので・・・

Atlantic CouncilがAIとデータ倫理についての論文を掲載しています。参考になると思います。。。

 

Atlantic Council

・2021.08.05 Getting from commitment to content in AI and data ethics: Justice and explainability

・[PDF]

20210807-05709

 

Getting from commitment to content in AI and data ethics: Justice and explainability AIとデータ倫理におけるコミットメントからコンテンツへの移行:正義と説明可能性
Table of contents 目次
Executive Summary エグゼクティブ・サマリー
I. Introduction I. はじめに
II. Example: Informed consent in bioethics II. 例 バイオエシックスにおけるインフォームド・コンセント
III. What is justice in artificial intelligence and machine learning? III. 人工知能・機械学習における正義とは?
 III.1 The values and forms of justice  III.1 正義の価値と形態について
 III.2 Justice in artificial intelligence and data systems  III.2 人工知能やデータシステムにおける正義
IV. What is transparency in artificial intelligence and machine learning? IV. 人工知能・機械学習における透明性とは何か?
 IV.1 The values and concepts underlying transparency  IV.1 透明性の基盤となる価値観と概念
 IV.2 Specifying transparency commitments  IV.2 透明性に関するコミットメントの具体化
V. Conclusion: From normative content to specific commitments V. 結論:規範的な内容から具体的なコミットメントまで
VI. Contributors VI. 貢献者
Executive summary エグゼクティブ・サマリー
There is widespread awareness among researchers, companies, policy makers, and the public that the use of artificial intelligence (AI) and big data raises challenges involving justice, privacy, autonomy, transparency, and accountability. Organizations are increasingly expected to address these and other ethical issues. In response, many companies, nongovernmental organizations, and governmental entities have adopted AI or data ethics frameworks and principles meant to demonstrate a commitment to addressing the challenges posed by AI and, crucially, guide organizational efforts to develop and implement AI in socially and ethically responsible ways. 人工知能(AI)やビッグデータの活用が、正義、プライバシー、自律性、透明性、説明責任に関わる課題を提起するという認識が、研究者、企業、政策立案者、一般市民の間に広く浸透しています。組織は、これらの問題やその他の倫理的問題に取り組むことをますます期待されています。これを受けて、多くの企業、非政府組織、政府機関が、AIやデータ倫理のフレームワークや原則を採用しています。このフレームワークや原則は、AIがもたらす課題に取り組む姿勢を示すとともに、重要な点として、社会的・倫理的に責任ある方法でAIを開発・導入するための組織の取り組みを導くことを目的としています。
However, articulating values, ethical concepts, and general principles is only the first step—and in many ways the easiest one—in addressing AI and data ethics challenges. The harder work is moving from values, concepts, and principles to substantive, practical commitments that are action-guiding and measurable. Without this, adoption of broad commitments and principles amounts to little more than platitudes and “ethics washing.” The ethically problematic development and use of AI and big data will continue, and industry will be seen by policy makers, employees, consumers, clients, and the public as failing to make good on its own stated commitments. しかし、価値観、倫理的概念、一般原則を明確にすることは、AIやデータ倫理の課題に取り組むための最初の一歩に過ぎず、多くの意味で最も簡単なことです。より困難なのは、価値観、概念、原則から、行動を導き、測定可能な実質的で実用的なコミットメントへと移行することです。これができなければ、大まかなコミットメントや原則を採用しても、単なる平凡な言葉や「倫理の洗濯」にすぎません。倫理的に問題のあるAIやビッグデータの開発と利用は今後も続き、産業界は、政策立案者、従業員、消費者、顧客、そして一般市民から、自らが表明したコミットメントを履行していないとみなされることになるでしょう。
The next step in moving from general principles to impacts is to clearly and concretely articulate what justice, privacy, autonomy, transparency, and explainability actually involve and require in particular contexts. The primary objectives of this report are to: 一般原則から影響へと移行するための次のステップは、正義、プライバシー、自律性、透明性、説明可能性が、特定の状況において実際に何を含み、何を必要とするかを明確かつ具体的に示すことです。本報告書の主な目的は以下のとおりです。
・demonstrate the importance and complexity of moving from general ethical concepts and principles to action-guiding substantive content; ・一般的な倫理的概念や原則から、行動を導く実質的な内容へと移行することの重要性と複雑さを示す。
・provide detailed discussion of two centrally important and interconnected ethical concepts, justice and transparency; and ・「正義」と「透明性」という2つの重要かつ相互に関連する倫理的概念について詳細に議論する。
・indicate strategies for moving from general ethical concepts and principles to more specific substantive content and ultimately to operationalizing those concepts. ・一般的な倫理的概念や原則から、より具体的な実質的内容に移行し、最終的にそれらの概念を運用するための戦略を示す。

 

 

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