伦理 AI：迈向集体评估框架的定义
人工智能
2025-06-03 v1
摘要
人工智能 (AI) 正在变革医疗保健、金融和自主系统等领域，为创新提供了强大的工具。然而，其快速整合引发了与数据所有权、隐私和系统性偏见相关的紧迫伦理问题。不透明的决策、误导性输出以及高风险领域中的不公平待遇等问题，凸显了对透明且可问责的 AI 系统的需求。本文通过提出一个模块化伦理评估框架来解决这些挑战，该框架建立在意义离散的本体块之上——这些可解释的单元编码了公平性、问责制和所有权等伦理原则。通过将这些块与 FAIR (可发现、可访问、可互操作、可重用) 原则相集成，该框架支持可扩展、透明且法律对齐的伦理评估，包括符合欧盟 AI 法案的合规性。通过一个基于 AI 的投资者画像的真实用例，本文展示了该框架如何实现动态的、行为知情的风险分类。研究结果表明，本体块为可解释和可审计的 AI 伦理提供了一条有前景的路径，尽管在自动化和概率推理方面仍存在挑战。
引用
@article{arxiv.2506.00233,
title = {Ethical AI: Towards Defining a Collective Evaluation Framework},
author = {Aasish Kumar Sharma and Dimitar Kyosev and Julian Kunkel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.00233},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures, accepted at 8th IEEE International Workshop on Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning (AIML 2025): Futuristic AI and ML models & Intelligent Systems