负责任人工智能：智能文献计量的肖像画
人工智能
2024-05-07 v1
摘要
将注意力从原则转向实际实施，负责任人工智能 (AI) 已在学术界、产业界和社会各界引起广泛关注。尽管处于初步阶段，该新兴领域仍面临概念模糊和复杂知识框架的挑战。通过分析解释性 AI、可信 AI 和伦理 AI 三个流行概念，本文定义了负责任 AI 并确定了其核心原则。方法论上，本文成功演示了利用 AI 能力于文献计量以增强知识发现和对实验模型进行跨域验证的作用。实证上，本文调查了自 2015 年以来 AI 社区贡献的 17,799 篇研究文章，识别关键技术玩家及其关系，揭示负责任 AI 的主题格局与层次，描绘其演化过程，并阐明负责任 AI 的原则与主要 AI 技术之间的相互作用。对由 380 篇跨学科文章组成的核心队列进行分析，捕捉了负责任 AI 最新进展。作为首个专注于探索负责任 AI 的文献计量研究，本文将提供全面的宏观层次见解，增强对负责任 AI 的理解，为 AI 监管和治理举措提供有价值的知识支持。
引用
@article{arxiv.2405.02846,
title = {Responsible AI: Portraits with Intelligent Bibliometrics},
author = {Yi Zhang and Mengjia Wu and Guangquan Zhang and Jie Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02846},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 9 figures