Impact of Responsible AI on the Occurrence and Resolution of Ethical Issues: Protocol for a Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Responsible artificial intelligence (RAI) emphasizes the use of ethical frameworks implementing accountability, responsibility, and transparency to address concerns in the deployment and use of artificial intelligence (AI) technologies, including privacy, autonomy, self-determination, bias, and transparency. Standards are under development to guide the support and implementation of AI given these considerations. OBJECTIVE: The purpose of this review is to provide an overview of current research evidence and knowledge gaps regarding the implementation of RAI principles and the occurrence and resolution of ethical issues within AI systems. METHODS: A scoping review following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR) guidelines was proposed. PubMed, ERIC, Scopus, IEEE Xplore, EBSCO, Web of Science, ACM Digital Library, and ProQuest (Arts and Humanities) will be systematically searched for articles published since 2013 that examine RAI principles and ethical concerns within AI. Eligibility assessment will be conducted independently and coded data will be analyzed along themes and stratified across discipline-specific literature. RESULTS: The results will be included in the full scoping review, which is expected to start in June 2024 and completed for the submission of publication by the end of 2024. CONCLUSIONS: This scoping review will summarize the state of evidence and provide an overview of its impact, as well as strengths, weaknesses, and gaps in research implementing RAI principles. The review may also reveal discipline-specific concerns, priorities, and proposed solutions to the concerns. It will thereby identify priority areas that should be the focus of future regulatory options available, connecting theoretical aspects of ethical requirements for principles with practical solutions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/52349.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,196 | 0,224 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,018 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».