AI Ethics: A Comprehensive Analysis of Literature, Issues, and Gaps

核心概念

AI ethics has evolved through distinct phases, addressing critical issues and research gaps to guide responsible AI development.

要約

The article conducts a comprehensive bibliometric analysis of AI ethics literature over two decades.
It outlines the tripartite progression in AI ethics development: incubation, human-like machines, and human-centric machines.
Seven key AI ethics issues are discussed, including the Collingridge dilemma, AI status debate, transparency challenges, privacy protection concerns, justice and fairness considerations, algocracy impacts, and superintelligence risks.
Two notable research gaps in large ethics model (LEM) and AI identification are identified for further scholarly exploration.

統計

2014年にAI倫理が学術的な学問として正式に確立された。
2022年までにAI倫理のキーワード使用回数が148回に急増した。
2023年7月28日までに、AI倫理はすでに114回出現している。

引用

"The study of AI ethics is the study of the ethical and responsible development and deployment of artificial intelligence technology."
"The issue of superintelligence raises concerns about the asymmetrical power dynamic between humans and superintelligent entities."

抽出されたキーインサイト

AI Ethics

by Di Kevin Gao... 場所 arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14681.pdf

深掘り質問

How can policymakers address the Collingridge Dilemma to ensure timely regulation without hindering innovation?

政策立案者は、Collingridgeジレンマに対処するためにいくつかの方法を採用することができます。まず第一に、予防原則（Precautionary Principle）を導入することが重要です。この原則は、「変化が容易な時点ではその必要性を予見できないが、変更の必要性が明らかになると変更は高価で困難かつ時間のかかるものとなる」というジレンマに対処するための手段です。これにより、未知のリスクや潜在的な問題を事前に考慮し、適切な規制フレームワークを整備することが可能です。
さらに、インテリジェント・トライアル・アンド・エラー（Intelligent Trial and Error）アプローチも有効です。この方法論では、新しい技術やイノベーションを実施して結果から学習し、修正や調整を行うことで進化させていくことが重要です。ポリシーメーカーは柔軟性を持ちつつも迅速な対応能力を保持しつつAI技術の発展および利用範囲拡大への規制強化を行う必要があります。

How can the balance between transparency and practicality be achieved in ensuring explainability in AI decision-making processes?

AI決定プロセスの説明責任確保における透明性と実用性のバランスは重要です。このバランスを実現するために以下の方法が考えられます。
まず、「アルゴリズムベース」アプローチではAIシステム内部メカニズムや意思決定プロセス全体を詳細解説します。これにより透明性確保だけでなく理解度向上も期待されます。
次に、「信頼ベース」アプローチでは完全な説明責任よりも受け入れ可能且つ部分的な透明性および説明責任確保方針へ焦点移動します。
また、「ブロックチェーン技術」等分散型手法活用した提案も有益です。
最後「データ管理成熟度モデル」導入等具体的戦略策定でも透明度向上及び実践可能性強化目指す事業執行計画作成不可欠

What potential consequences might arise from granting legal personhood to AI entities like Sophia?

Sophia等人工知能エージェントへ法的人格付与から生じ得る潜在的影響多岐存在します

財産所有権：Sophia等AIエージェント個々資産所有権取得許可され場合，資本市場深刻影響及差異起因
法律遵守義務：法令順守義務所属企業社会倫理基準厳密遵守余儀無き場面出現
認識主体地位：Sophia同種他者間コミュニケーション際，相互関係形成或人間同程度扱われ需求増加恐れあり
権利侵食能力：Sophia自身特殊能力開発例，他者情報漏洩或物品窃盗事件引發危険あろう

以上述示内容参考元文献記載内容基礎提示致す