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

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/emergin67762.2025.11450811
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.