愿景论文：设计符合《欧洲人工智能法案》的图神经网络
机器学习
2024-10-30 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
欧盟的《人工智能法案》（AI Act）为人工智能（AI）和机器学习（ML）系统的开发与监督引入了全面指南，这对图神经网络（GNNs）具有重大影响。本文探讨了该法案对处理复杂图结构数据的GNNs所带来的独特挑战。该立法对数据管理、数据治理、鲁棒性、人工监督和隐私的要求，需要为GNNs量身定制策略。我们的研究探讨了这些要求对GNN训练的影响，并提出了确保合规的方法。我们在GNN的背景下，对偏差、鲁棒性、可解释性和隐私进行了深入分析，强调了公平采样策略和有效可解释性技术的必要性。我们的贡献在于，通过为新的立法框架下的GNN提供具体指导，并指出开放问题和未来研究方向，填补了研究空白。
引用
@article{arxiv.2410.22120,
title = {Vision Paper: Designing Graph Neural Networks in Compliance with the European Artificial Intelligence Act},
author = {Barbara Hoffmann and Jana Vatter and Ruben Mayer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.22120},
year = {2024}
}