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Enregistrement W4309344674 · doi:10.1109/smc53654.2022.9945351

A Formal Theory of AI Trustworthiness for Evaluating Autonomous AI Systems

2022· article· en· W4309344674 sur OpenAlexaff
Yingxu Wang

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Computing and Networks
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoveltyComputer scienceTrustworthinessArtificial intelligenceContext (archaeology)RobotHuman–computer interactionCognitionIntelligent decision support systemPsychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in the frontier of intelligence and system sciences have triggered the emergence of Autonomous AI (AAI) systems. AAI is cognitive intelligent systems that enable non-programmed and non-pretrained inferential intelligence for autonomous intelligence generation by machines. Basic research challenges to AAI are rooted in their transdisciplinary nature and trustworthiness among interactions of human and machine intelligence in a coherent framework. This work presents a theory and a methodology for AAI trustworthiness and its quantitative measurement in real-time context based on basic research in autonomous systems and symbiotic human-robot coordination. Experimental results have demonstrated the novelty of the methodology and effectiveness of real-time applications in hybrid intelligence systems involving humans, robots, and their interactions in distributed, adaptive, and cognitive AI systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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