Compliance of AI Systems

作者: Julius Schöning, Niklas Kruse

发布时间: 2025-03-10

来源: arxiv

研究方向: 人工智能法律合规与可解释人工智能

主要内容

本文系统地研究了人工智能系统在欧盟人工智能法案和数据集合规方面的合规性。重点关注边缘设备在部署人工智能应用时面临的挑战，并提出了一套最佳实践方法，以确保人工智能系统的法律合规性。文章强调了数据集合规性对于确保人工智能系统的可信度、透明度和可解释性的重要性。

1. 提出了一个平台化的方法，将可解释人工智能（XAI）的见解与监管要求相结合。

2. 引入了一种基于平台的整体方法，使人工智能系统开发者能够从概念化阶段开始就考虑法律合规性。

3. 通过提供法律评估工具，降低了开发者面临的法律风险。

4. 强调了数据集合规性对于确保人工智能系统可信度的重要性。

5. 为人工智能系统的责任发展和部署做出了贡献，促进了更广泛的社会接受和采用这些技术。

1. 系统分析

2. 文献综述

3. 案例分析

4. 平台开发

5. 专家系统

由于论文没有提供具体的实验结果，无法总结实验结果。

进一步开发和完善平台，使其能够处理更复杂的法律问题；研究人工智能系统在不同领域的应用，以评估其对法律合规性的影响；探索人工智能系统与其他技术（如区块链）的结合，以提高法律合规性。