論文の概要: Measuring Diversity of Artificial Intelligence Conferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07038v4
- Date: Mon, 22 Mar 2021 17:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 05:39:29.257566
- Title: Measuring Diversity of Artificial Intelligence Conferences
- Title(参考訳): 人工知能会議の多様性の測定
- Authors: Ana Freire, Lorenzo Porcaro and Emilia G\'omez
- Abstract要約: 我々は,AI科学イベントの多様性指標(インデックス)の小さなセットを提案する。
これらの指標は、AIフィールドの多様性を定量化し、その進化を監視するように設計されている。
提案したインデックスを,最近の主要なAIカンファレンスのセットとして評価し,その価値と限界について議論する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The lack of diversity of the Artificial Intelligence (AI) field is nowadays a
concern, and several initiatives such as funding schemes and mentoring programs
have been designed to overcome it. However, there is no indication on how these
initiatives actually impact AI diversity in the short and long term. This work
studies the concept of diversity in this particular context and proposes a
small set of diversity indicators (i.e. indexes) of AI scientific events. These
indicators are designed to quantify the diversity of the AI field and monitor
its evolution. We consider diversity in terms of gender, geographical location
and business (understood as the presence of academia versus industry). We
compute these indicators for the different communities of a conference:
authors, keynote speakers and organizing committee. From these components we
compute a summarized diversity indicator for each AI event. We evaluate the
proposed indexes for a set of recent major AI conferences and we discuss their
values and limitations.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)分野の多様性の欠如は近年懸念されており、資金提供計画やメンタリングプログラムなどいくつかのイニシアチブがそれを克服するために設計されている。
しかし、これらのイニシアチブがAIの短期的および長期的多様性にどのように影響するかは示されていない。
この研究は、この特定の文脈における多様性の概念を研究し、AI科学イベントの小さな多様性指標(インデックス)を提案する。
これらの指標は、ai分野の多様性を定量化し、その進化を監視するように設計されている。
我々は、ジェンダー、地理的位置、ビジネスの観点で多様性を考察する(アカデミックと産業の区別)。
カンファレンスのさまざまなコミュニティ – 著者,基調講演者,組織委員会 – に対して,これらの指標を計算します。
これらのコンポーネントから、AIイベント毎に要約された多様性指標を計算する。
提案したインデックスを,最近の主要なAIカンファレンスで評価し,その価値と限界について議論する。
関連論文リスト
- Why AI Is WEIRD and Should Not Be This Way: Towards AI For Everyone, With Everyone, By Everyone [47.19142377073831]
本稿では,開発の各段階で包括的なAIシステムを構築するためのビジョンを提案する。
我々は、現在のAIパイプラインとそのWEIRD表現における重要な制限に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-09T10:44:26Z) - Predictable Artificial Intelligence [77.1127726638209]
本稿では予測可能なAIのアイデアと課題を紹介する。
それは、現在および将来のAIエコシステムの重要な妥当性指標を予測できる方法を探る。
予測可能性を達成することは、AIエコシステムの信頼、責任、コントロール、アライメント、安全性を促進するために不可欠である、と私たちは主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-09T21:36:21Z) - Diversity and Inclusion in Artificial Intelligence [3.4646560112467037]
我々は、AIにおける多様性と包摂性を明確に定義し、この概念を進化的で総合的なエコシステムの中に位置づける。
私たちはこの定義と概念的フレーミングを使って、主にAI技術者、データサイエンティスト、プロジェクトリーダーを対象とした実践的なガイドラインを提示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T05:33:34Z) - Bias, diversity, and challenges to fairness in classification and
automated text analysis. From libraries to AI and back [3.9198548406564604]
分類と自動テキスト分析におけるAI利用における偏見と不公平性に関するリスクについて検討する。
我々は「多様性」の概念に関連して「不平等」の概念を詳しく見ていく。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T20:54:49Z) - Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary
Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。
私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。
我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T12:32:08Z) - Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。
AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。
我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T14:36:39Z) - How diverse is the ACII community? Analysing gender, geographical and
business diversity of Affective Computing research [0.0]
ACIIは、感情コンピューティングに関する最新の研究を示す主要な国際フォーラムである。
我々は、性別、地理的な位置、学歴、研究センター、産業の比較で多様性を測定し、著者、基調講演者、オーガナイザの3つの異なるアクターについて検討する。
結果は、フィールドにおける限られた多様性、すべての研究されたファセット、そして他のAIカンファレンスと比較して、認識を高めます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-12T18:30:36Z) - Diversity in Sociotechnical Machine Learning Systems [2.9973947110286163]
近年,機械学習(ML)研究における社会文化的多様性への関心が高まっている。
我々は、科学哲学と異なる多様性概念の分類を示し、これらの概念の根底にある明確な根拠を解明する。
多様性がグループパフォーマンスに寄与するメカニズムの概要を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-19T21:26:38Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。