【海外ITニュース速報】未来のAIへの道は、信頼で舗装されている

1. The road to future AI is paved with trust
2. 要約(英語):
3. 要約(日本語):
4. 本文:

The road to future AI is paved with trust

未来のAIへの道は、信頼で舗装されている

要約(英語):

Linköping University is coordinating a research-based roadmap intended to guide research funding bodies towards the trustworthy AI of the future. “When we look back at what we are doing today in 50 years, we will find it pretty primitive,” says Fredrik Heintz, professor of artificial intelligence at LiU. “The development of artificial intelligence is in its infancy. When we look back at what we are doing today in 50 years, we will find it pretty primitive,” he added. However, implementation of trustworthy AI must be robust and safe.

要約(日本語):

LinköpingUniversityは、研究資金提供機関を将来の信頼できるAIに導くことを目的とした研究ベースのロードマップを調整しています。「今日50年後にやっていることを振り返ると、それはかなり原始的であると感じます」とLiuの人工知能の教授であるFredrik Heintzは言います。「人工知能の発展は初期段階にあります。今日の50年後に私たちがやっていることを振り返ると、それはかなり原始的であると感じます」と彼は付け加えました。ただし、信頼できるAIの実装は堅牢で安全でなければなりません。

本文:

The place of artificial intelligence, AI, in our everyday life is increasing and many researchers believe that what we have seen so far is only the beginning.

私たちの日常生活における人工知能の場所AIは増加しており、多くの研究者は、私たちがこれまで見たものは始まりに過ぎないと信じています。

However, AI must be trustworthy in all situations.

ただし、AIはあらゆる状況で信頼できる必要があります。

Linköping University is coordinating TAILOR, a EU project that has drawn up a research-based roadmap intended to guide research funding bodies and decision-makers towards the trustworthy AI of the future.

LinköpingUniversityは、研究資金提供機関と意思決定者を将来の信頼できるAIに導くことを目的とした研究に基づいたロードマップを作成したEUプロジェクトであるCoording Coorderを調整しています。

“The development of artificial intelligence is in its infancy.

「人工知能の発達は初期段階にあります。

When we look back at what we are doing today in 50 years, we will find it pretty primitive.

50年後に今日行っていることを振り返ると、それはかなり原始的であることがわかります。

In other words, most of the field remains to be discovered.

言い換えれば、フィールドのほとんどはまだ発見されていない。

That’s why it’s important to lay the foundation of trustworthy AI now,” says Fredrik Heintz, professor of artificial intelligence at LiU, and coordinator of the TAILOR project.

それが今、信頼できるAIの基礎を築くことが重要である理由です」と、Liuの人工知能教授であり、The Tailor ProjectのコーディネーターであるFredrik Heintz氏は言います。

TAILOR is one of six research networks set up by the EU to strengthen research capacity and develop the AI of the future.

Tailorは、研究能力を強化し、将来のAIを開発するためにEUによって設定された6つの研究ネットワークの1つです。

The foundation of trustworthy AI is being laid by TAILOR, by drawing up a framework, guidelines and a specification of the needs of the AI research community.

信頼できるAIの基礎は、AI研究コミュニティのニーズのフレームワーク、ガイドライン、および仕様を作成することにより、テーラーによって定められています。

“TAILOR” is an abbreviation of Foundations of Trustworthy AI — integrating, learning, optimisation and reasoning.

「テーラー」は、信頼できるAIの基礎の略語であり、統合、学習、最適化、推論です。

The roadmap now presented by TAILOR is the first step on the way to standardisation, where the idea is that decision-makers and research funding bodies can gain insight into what is required to develop trustworthy AI.

現在テーラーが提示したロードマップは、標準化への道の最初のステップです。このアイデアは、意思決定者と研究資金機関が信頼できるAIを開発するために必要なものについて洞察を得ることができるという考えです。

Fredrik Heintz believes that it is a good idea to show that many research problems must be solved before this can be achieved.

Fredrik Heintzは、これを達成する前に多くの研究問題を解決しなければならないことを示すことをお勧めします。

The researchers have defined three criteria for trustworthy AI: it must conform to laws and regulations, it must satisfy several ethical principles, and its implementation it must be robust and safe.

研究者は、信頼できるAIの3つの基準を定義しています。それは法律と規制に準拠する必要があり、いくつかの倫理原則を満たさなければならず、その実装は堅牢で安全でなければなりません。

Fredrik Heintz points out that these criteria pose major challenges, in particular the implementation of the ethical principles.

Fredrik Heintzは、これらの基準が大きな課題、特に倫理原則の実施をもたらすと指摘しています。

“Take justice, for example.

「たとえば、正義を考えてみましょう。

Does this mean an equal distribution of resources or that all actors receive the resources needed to bring them all to the same level?

これは、リソースの平等な分布を意味しますか、それともすべてのアクターがそれらをすべて同じレベルにするために必要なリソースを受け取ることを意味しますか？

We are facing major long-term questions, and it will take time before they are answered.

私たちは主要な長期的な質問に直面しており、回答するまでに時間がかかります。

Remember — the definition of justice has been debated by philosophers and scholars for hundreds of years,” says Fredrik Heintz.

覚えておいてください – 正義の定義は、哲学者と学者によって何百年も議論されてきました」とフレドリック・ハインツは言います。

The project will focus on large comprehensive research questions, and will attempt to find standards that all who work with AI can adopt.

このプロジェクトは、大規模な包括的な研究質問に焦点を当て、AIと協力するすべての人が採用できる基準を見つけようとします。

But Fredrik Heintz is convinced that we can only achieve this if basic research into AI is given priority.

しかし、Fredrik Heintzは、AIの基礎研究が優先された場合にのみこれを達成できると確信しています。

“People often regard AI as a technology issue, but what’s really important is whether we gain societal benefit from it.

「人々はしばしばAIをテクノロジーの問題と見なしていますが、本当に重要なのは、私たちがそれから社会的利益を得るかどうかです。

If we are to obtain AI that can be trusted and that functions well in society, we must make sure that it is centred on people,” says Fredrik Heintz.

信頼できるAIを取得し、社会でうまく機能する場合、それが人々を中心としていることを確認する必要があります」とフレドリック・ハインツは言います。

Many of the legal proposals written within the EU and its member states are written by legal specialists.

EUおよびその加盟国内で書かれた法的提案の多くは、法律専門家によって書かれています。

But Fredrik Heintz believes that they lack expert knowledge within AI, which is a problem.

しかし、Fredrik Heintzは、AI内の専門知識が不足していると考えています。これは問題です。

“Legislation and standards must be based on knowledge.

「法律と基準は知識に基づいている必要があります。

This is where we researchers can contribute, providing information about the current forefront of research, and making well-grounded decisions possible.

これは、研究者が貢献し、研究の現在の最前線に関する情報を提供し、十分に根拠のある決定を可能にすることができる場所です。