[論文レビュー] A Review of the Ethics of Artificial Intelligence and its Applications in the United States

Esther Taiwo, Ahmed Akinsola+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 9, 2023

Ethics and Social Impacts of AISocial Sciences被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、米国における人工知能（AI）の倫理的側面をレビューし、透明性、公平性、責任、プライバシーなどの11の核心的倫理原則を提示することで、産業分野における責任あるAI開発と展開を導く。AIがビジネス、政府、市民社会においてもたらす変革的影響を分析し、リスクを軽減し、公平な結果を保証するための構造的な倫理フレームワークの必要性を強調している。

ABSTRACT

This study is focused on the ethics of Artificial Intelligence and its application in the United States, the paper highlights the impact AI has in every sector of the US economy and multiple facets of the technological space and the resultant effect on entities spanning businesses, government, academia, and civil society. There is a need for ethical considerations as these entities are beginning to depend on AI for delivering various crucial tasks, which immensely influence their operations, decision-making, and interactions with each other. The adoption of ethical principles, guidelines, and standards of work is therefore required throughout the entire process of AI development, deployment, and usage to ensure responsible and ethical AI practices. Our discussion explores eleven fundamental 'ethical principles' structured as overarching themes. These encompass Transparency, Justice, Fairness, Equity, Non- Maleficence, Responsibility, Accountability, Privacy, Beneficence, Freedom, Autonomy, Trust, Dignity, Sustainability, and Solidarity. These principles collectively serve as a guiding framework, directing the ethical path for the responsible development, deployment, and utilization of artificial intelligence (AI) technologies across diverse sectors and entities within the United States. The paper also discusses the revolutionary impact of AI applications, such as Machine Learning, and explores various approaches used to implement AI ethics. This examination is crucial to address the growing concerns surrounding the inherent risks associated with the widespread use of artificial intelligence.

研究の動機と目的

• 米国の経済的・技術的分野におけるAIの急速な統合が引き起こす倫理的課題を検討すること。
• 米国における責任あるAI開発と展開に不可欠な主要な倫理原則を特定・分析すること。
• 政府、ビジネス、市民社会におけるAIアプリケーションに関連するリスクを軽減するための倫理フレームワークの役割を評価すること。
• 実世界の文脈における機械学習および包括的AIシステムに適用可能なAI倫理原則の体系的レビューを提供すること。

提案手法

• 米国文脈におけるAI倫理に関する既存の文献および政策文書の体系的レビュー。
• 透明性、正義、公平性、公正性、非悪、責任、自己責任、プライバシー、利益、自由、自律性、信頼、尊厳、持続可能性、結束の11の包括的テーマに分類された倫理原則。
• 機械学習などのAIアプリケーションの分析を通じて、異なる分野における倫理的影響を評価すること。
• 政府、産業界、学術機関から得られる倫理ガイドラインおよび基準を統合し、共通の原則を同定すること。
• AI倫理の実装アプローチ、例えば機関方針や規制フレームワークの評価。
• 米国における実世界のAI展開シナリオに倫理原則をマッピングするための主題分析の使用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 米国におけるAI開発と展開を導く主な倫理原則は何か？
• RQ2 政府、ビジネス、学術分野におけるAIアプリケーションが、倫理的意思決定および社会的結果にどのように影響を及えるか？
• RQ3 AI導入に関連する主なリスクは何か？また、倫理フレームワークはそれらをどのように軽減できるか？
• RQ4 透明性、責任、プライバシーといった原則が、実際の責任あるAI利用にどのように寄与するか？
• RQ5 米国において、倫理的AI基準の実装を支援する制度的および政策的メカニズムは何か？

主な発見

• 本研究は、米国における責任あるAIの包括的フレームワークを形成する11の基盤的倫理原則を同定した。
• 分野を越えたAIの導入は、自動意思決定への依存を高め、より強固な倫理的ガードレールの必要性を生じさせている。
• 公平性、非悪、自己責任といった原則は、害を最小限に抑え、公平な結果を保証するために不可欠である。
• 透明性と説明可能性は、一般の信頼を築き、AIシステムの監視を可能にするために不可欠である。
• プライバシーとデータ保護は、政府および医療分野の応用においても中心的な懸念事項のままである。
• 技術的イノベーションが社会的価値と一致するようにするため、倫理原則をAI開発プロセスに統合することが不可欠である。