Themenfeld
Ziele und Themenfeld
Forschung zu künstlicher Intelligenz und den daraus gebauten Systemen: Methoden, Infrastruktur, Evaluation, Sicherheit, Governance und Evidenz aus Anwendungsfeldern.
Zusammensetzung
Technologie, Ökonomie und Recht, gemeinsam gelesen
Technologie, Ökonomie und Recht werden zusammen gelesen, wenn ein System im Betrieb allen drei zugleich untersteht.
- Technologie
- das Modell, die Daten, die Architektur und die technische Umsetzung. Was gebaut wurde, wie es trainiert oder zusammengesetzt ist und was es messbar leistet.
- Ökonomie und Organisation
- die Kosten des Systems, der Prozess, den es verändert, die Organisation, die es betreiben muss, und die Evidenz der Wirkung, die es erzeugt.
- Recht und Regulierung
- die Regeln, denen das System untersteht. Aufsichtsrechtliche Erwartung, Haftung, Datenschutz, Auditierbarkeit und das, was gegenüber einer Behörde nachweisbar sein muss.
Themengebiete
Arbeiten an den Systemen selbst
Die Bereiche, die die Zeitschrift abdeckt, fortgeschrieben, wie sich das Fach bewegt.
- Grundlagen und Methoden
- Lerntheorie, Modellarchitekturen, Algorithmen, Schlussfolgern und Repräsentation
- Systeme und Infrastruktur
- Training und Inferenz im grossen Massstab, Compute, Datenpipelines, Deployment und Betrieb
- Bauen mit diesen Systemen
- Softwarepraxis, Agenten und Werkzeugnutzung, Retrieval, Orchestrierung und das, was ein System im Produktivbetrieb korrekt hält
- Evaluation und Messung
- Benchmarks, Reproduzierbarkeit, statistische Praxis und die Interpretation von Ergebnissen
- Sicherheit, Robustheit und Security
- Alignment, Fehlermodi, adversariales Verhalten, Assurance und Verifikation
- Governance, Normen und Rechenschaft
- Auditierbarkeit, Compliance-Architektur, Assurance-Regime, Normen und Identität
- Gesellschaft, Ökonomie und Ethik
- Arbeit, Verteilung, Institutionen, Umweltkosten und öffentliches Interesse
- Mensch-Maschine-Interaktion
- Schnittstellen, Autonomie, Delegation, Aufsicht und Vertrauen
Domänen
Wo diese Systeme auf ein Fachgebiet treffen
Anwendungsfelder liefern Daten, Regulierung und Folgen, an denen Systemaussagen prüfbar werden.
- Finanzwesen und Aufsicht
- Banken, Versicherung, Kapitalmärkte, Bewertung, Finanzkriminalität und Aufsichtspraxis
- Prüfung, Assurance und Risiko
- interne Kontrolle, Modellrisiko und Nachweise, auf die eine prüfende Person abstellen kann
- Recht und Rechtspraxis
- Legal Tech, Vertragsgestaltung, notarielle und gerichtliche Verfahren sowie Compliance-Architektur
- Öffentlicher Sektor
- Verwaltung, Fiskalpolitik und öffentliche Finanzen, Beschaffung und die Erbringung öffentlicher Leistungen
- Gesundheit und klinische Praxis
- Diagnostik, Behandlungspfade, klinische Evidenz und Patientensicherheit
- Industrie und Technik
- Fertigung, Mechatronik, Energie, Logistik und die industrielle Leittechnik
- Unternehmensarchitektur
- Multi-Agenten-Systeme, Protokollentwurf, Ledger und der Betrieb dieser Systeme über eine Organisation hinweg
- Arbeit und Organisation
- Aufgabenzuschnitt, menschliche Aufsicht, Führung, Kompetenzen und die Gestaltung von Rollen um ein System herum
- Bildung und Prüfung
- Curriculum, Lerndesign, Zertifizierung und die Messung des Gelernten
- Wissenschaften und Forschungspraxis
- künstliche Intelligenz in der Durchführung von Forschung, in der Methodik sowie im Publizieren und Peer-review
Abgrenzung
Wo die Grenze verläuft
Ein Thema gehört hierher, wenn es künstliche Intelligenz oder ein daraus gebautes System betrifft und Evidenz trägt, die Leser:innen abwägen können.
- Aussagen über Leistungsfähigkeit
- Aussagen über Leistungsfähigkeit gehören hierher, wenn Messung und Bedingungen gemeinsam berichtet werden. Der Artikel benennt, was gemessen wurde, unter welchen Betriebsbedingungen und welche Evidenz die Aussage trägt.
- Angrenzende Gebiete
- Statistik, Regelungstechnik, Operations Research, Recht und Sozialwissenschaften gehören hierher, wo sie künstliche Intelligenz oder ein daraus gebautes System betreffen, und solche Arbeiten werden nach genau denselben Massstäben gelesen wie Arbeiten aus dem Fach selbst.
- Argument und Position
- Argumente ohne neue Primärevidenz gehören als Notes hierher, wenn sie einen einzelnen Punkt machen, an dem das Fach ansetzen kann, und diesen Punkt im Forschungsstand verorten.
- Übersichtsarbeiten
- Eine Übersichtsarbeit gehört hierher, wo sie eine ausgewiesene Recherche, ausdrückliche Aufnahmekriterien und eine Synthese beiträgt, die verändert, wie das Fach seine Literatur liest.
Besonderes Interesse
Künstliche Intelligenz, Energie und Nachhaltigkeit
Die Zeitschrift sucht Arbeiten, die Rechen- und Energieaufwand neben gemessener Leistung ausweisen, einschliesslich Ergebnissen zu Energiesystemen, auf die Modelle angewandt werden.
- Effizienz als Ergebnis
- Was ein Ergebnis im Erreichen kostet, gehört zum Ergebnis. Kleinere Modelle, Distillation, Quantisierung, Sparsity, Retrieval anstelle von Skalierung, bessere Planung und höhere Hardwareauslastung sind eigenständige Befunde, und eine Methode, die eine Baseline mit einem Bruchteil der Rechenleistung erreicht, wird hier als der Beitrag berichtet, der sie ist.
- Energiesysteme
- Künstliche Intelligenz in Erzeugung, Netzen und Speicherung: Prognose, Einsatzplanung und Lastmanagement, die Integration erneuerbarer Kapazität sowie Effizienz in Gebäuden, Industrie und Verkehr, mit den Betriebsdaten, die zeigen, was sich geändert hat.
- Gemessener Fussabdruck
- Methodik und Messung für die Kosten des Rechnens selbst: wie Energie, Emissionsintensität und Wasserverbrauch dem Training und der Inferenz zugerechnet werden, wie die Zahlen über Standorte und Hardware hinweg vergleichbar werden und wo Zurechnung Evidenz über die Angaben eines Rechenzentrums hinaus verlangt.
- ESG-Evidenz und Prüfung
- Nachhaltigkeitsberichterstattung als Beweisfrage: die Herkunft der Daten hinter einer Angabe, die Prüfbarkeit einer Aussage entlang einer Lieferkette und das, was regulatorische Berichtspflichten ein Unternehmen nachweisen können müssen.
Leserschaft
Für wen die Zeitschrift geschrieben ist
Forschende, Entwickelnde sowie Fachleute aus Wirtschaft und Recht, die an künstlicher Intelligenz und den Systemen arbeiten, in die sie eingebaut wird.
- Forschende und Entwickelnde
- die Menschen, die diese Systeme bauen und messen, was sie leisten, an Hochschulen, in Laboren und in der Industrie.
- Fachleute in regulierten Bereichen
- die Menschen in Finanzwesen, Prüfung, Recht, Gesundheit, Industrie und öffentlicher Verwaltung, die ein System in Betrieb nehmen und für sein Wirken einstehen.
- Verwaltungsräte, Aufsicht und Politik
- jene, die die Regeln setzen, denen ein System untersteht, oder die zu beurteilen haben, ob der Einsatz in einer Organisation vertretbar ist.
Autor:inneninformationen und Einreichungsweg stehen auf der Autor:innenseite.