[論文レビュー] Gathering Strength, Gathering Storms: The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100) 2021 Study Panel Report

Michael L. Littman, Ifeoma Ajunwa+15 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2022

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 142

ひとこと要約

AI100 2021 パネルはAI開発と社会への影響を評価し、リスク、公共の認識、分野の未来に関する 14 の質問に答え、AI が研究室から日常生活へ急速に移行していることを指摘し、潜在的な負の影響を研究する緊急性が高まっていることを強調する。

ABSTRACT

In September 2021, the "One Hundred Year Study on Artificial Intelligence" project (AI100) issued the second report of its planned long-term periodic assessment of artificial intelligence (AI) and its impact on society. It was written by a panel of 17 study authors, each of whom is deeply rooted in AI research, chaired by Michael Littman of Brown University. The report, entitled "Gathering Strength, Gathering Storms," answers a set of 14 questions probing critical areas of AI development addressing the major risks and dangers of AI, its effects on society, its public perception and the future of the field. The report concludes that AI has made a major leap from the lab to people's lives in recent years, which increases the urgency to understand its potential negative effects. The questions were developed by the AI100 Standing Committee, chaired by Peter Stone of the University of Texas at Austin, consisting of a group of AI leaders with expertise in computer science, sociology, ethics, economics, and other disciplines.

研究の動機と目的

• AI 開発の重要な分野とそれが社会にもたらすリスクを評価する。
• 人々、機関、公共の認識に対するAIの影響を理解する。
• AI分野の将来の方向性とガバナンスのニーズを予測する。

提案手法

• 17名の学際的な研究パネルが構造化された評価を実施した。
• パネルは AI100 Standing Committee によって作成された 14 の質問に答えた。
• 分析は、コンピュータサイエンスを社会学、倫理学、経済学、その他の学問分野と統合する。
• 本報告は、AIと社会の長期的、定期的な評価枠組みに基づいている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIの開発と展開に伴う主要なリスクと危険は何か？
• RQ2 AIは社会、機関、公共の認識にどのような影響を与えるのか？
• RQ3 AI の潜在的な負の影響は何であり、それらをどのように理解し、緩和できるか？
• RQ4 AI研究、政策、ガバナンスの将来の軌道はどうなるのか？
• RQ5 AIが研究室から日常生活へ移行する中で、AI分野は新たな課題にどう対応すべきか？

主な発見

• 近年、AIは研究室から人々の生活へ大きく飛躍した。
• AIの潜在的な負の影響を理解する緊急性が高まっている。
• 本報告は、リスク、ガバナンスの必要性、社会への影響をAIの開発と政策の中心的要素として強調する。
• 公衆の認識と倫理的配慮は、AIの軌跡を評価する上で不可欠である。
• AIの将来の課題を予測し対処するには、多分野にまたがるアプローチが不可欠である。