Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective

論文の概要: Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07309v1
Date: Tue, 11 Aug 2020 10:02:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-31 12:28:41.586979
Title: Bias and Discrimination in AI: a cross-disciplinary perspective
Title（参考訳）: AIにおけるバイアスと差別 : 学際的視点
Authors: Xavier Ferrer, Tom van Nuenen, Jose M. Such, Mark Cot\'e and Natalia Criado
Abstract要約: 我々は、AIにおけるバイアスと差別の解決策を見つけるには、堅牢な学際的コラボレーションが必要であることを示した。我々は、技術的、法的、社会的、倫理的な側面を組み込んだ学際的な視点から、AIにおけるバイアスと差別に関する関連文献を調査した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.190307793476366
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the widespread and pervasive use of Artificial Intelligence (AI) for automated decision-making systems, AI bias is becoming more apparent and problematic. One of its negative consequences is discrimination: the unfair, or unequal treatment of individuals based on certain characteristics. However, the relationship between bias and discrimination is not always clear. In this paper, we survey relevant literature about bias and discrimination in AI from an interdisciplinary perspective that embeds technical, legal, social and ethical dimensions. We show that finding solutions to bias and discrimination in AI requires robust cross-disciplinary collaborations.
Abstract（参考訳）: 自動意思決定システムに人工知能(AI)が広く普及し、AIバイアスがより明確で問題になっている。その否定的な結果の1つは差別であり、ある特性に基づいて個人を不公平または不平等に扱うことである。しかし、バイアスと差別の関係は必ずしも明確ではない。本稿では,aiにおけるバイアスと差別に関する関連文献を,技術的,法的,社会的,倫理的側面を組み込んだ学際的視点から検討する。 AIにおける偏見と差別の解決策を見つけるには、堅牢な学際的コラボレーションが必要であることを示す。

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