生成式 AI 如何助力遵守欧盟 AI 法案？面向安全自动驾驶感知的综述
计算机视觉与模式识别
2025-04-07 v1
摘要
深度神经网络（DNN）已成为自动驾驶车辆感知功能的核心，大幅提升了其理解和解释环境的能力。然而，这些系统表现出固有的局限性，如脆弱性、不透明性以及在分布外场景中的不可预测行为。欧盟人工智能（AI）法案作为一项开创性的立法框架，旨在通过为 AI 系统建立严格的标准和规范来解决这些挑战，包括被归类为高风险 AI 的自动驾驶（AD）中使用的系统。在本研究中，我们探讨了新出现的生成式 AI 模型如何潜在地支持应对 AD 感知中即将出台的监管要求，特别是在安全性方面。这篇简短的综述总结了欧盟 AI 法案对基于 DNN 的感知系统的要求，并系统地分类了 AD 中现有的生成式 AI 应用。虽然生成式 AI 模型在解决欧盟 AI 法案的一些要求（如透明度和鲁棒性）方面显示出前景，但本综述考察了其潜在益处，并讨论了开发者如何利用这些方法来提升对法案的合规性。本文还强调了为确保这些技术可靠且安全地整合而需要进一步研究的领域。
引用
@article{arxiv.2408.17222,
title = {How Could Generative AI Support Compliance with the EU AI Act? A Review for Safe Automated Driving Perception},
author = {Mert Keser and Youssef Shoeb and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.17222},
year = {2025}
}