Advancing Responsible, Generative, and Explainable AI: Challenges, Opportunities, and Future Directions

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/emergin67762.2025.11450811
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

As AI continues to evolve rapidly, many new and productive models have emerged in the industry. But lack of transparency and accountability even after huge developments in the field of Artificial Intelligence (AI). The reason for the lack is the focus on Responsible, Generative, and Explainable AI(RGX-AI). In this paper, we propose an integration framework for GAI (Generative AIs), XAI (Explainable AIs), and RAI (Responsible AIs). Furthermore, this paper highlights some of the challenges faced in RGX-AI, such as bias, interpretability, and governance, and suggests enhancements through technological innovations, interdisciplinary collaboration, and global policy frameworks. This paper also proposes a roadmap for advancing RGX-AI, with a strong emphasis on developing scalable solutions that are both ethical and transparent, thereby gaining societal trust and delivering benefits.