論文の概要: Artificial Tikkun Olam: AI Can Be Our Best Friend in Building an Open Human-Computer Society

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12015v1
• Date: Tue, 20 Oct 2020 23:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 05:12:34.670966
• Title: Artificial Tikkun Olam: AI Can Be Our Best Friend in Building an Open Human-Computer Society
• Title（参考訳）: 人工ティククン・オラム:AIはオープンなコンピュータ社会を作るのに最適な友人になれる
• Authors: Simon Kasif
• Abstract要約: 我々は、あらゆる技術の広範な実践的展開が、ノウハウを誤用する有害な副作用をもたらす可能性があるという長年の知恵をレビューする。 我々は、医療産業やその他の分野における、一般的な、およびAI特有のリスクについて説明する。 本稿では,その社会的影響に対応した簡易な知的システム商法を提案する。
• 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: Technological advances of virtually every kind pose risks to society including fairness and bias. We review a long-standing wisdom that a widespread practical deployment of any technology may produce adverse side effects misusing the knowhow. This includes AI but AI systems are not solely responsible for societal risks. We describe some of the common and AI specific risks in health industries and other sectors and propose both broad and specific solutions. Each technology requires very specialized and informed tracking, monitoring and creative solutions. We postulate that AI systems are uniquely poised to produce conceptual and methodological solutions to both fairness and bias in automated decision-making systems. We propose a simple intelligent system quotient that may correspond to their adverse societal impact and outline a multi-tier architecture for producing solutions of increasing complexity to these risks. We also propose that universities may consider forming interdisciplinary Study of Future Technology Centers to investigate and predict the fuller range of risks posed by technology and seek both common and AI specific solutions using computational, technical, conceptual and ethical analysis
• Abstract（参考訳）: 事実上あらゆる種類の技術的進歩は、公正さや偏見を含む社会にリスクをもたらす。 我々は、あらゆる技術の広範な実践的展開が、ノウハウを誤用する悪影響をもたらすという長年の知恵をレビューする。 これにはAIが含まれているが、AIシステムは社会的リスクにのみ責任があるわけではない。 我々は、健康産業やその他の分野における共通およびai特有のリスクのいくつかを説明し、広範かつ特定の解決策を提案する。 それぞれの技術には、非常に専門的でインフォームドなトラッキング、モニタリング、クリエイティブなソリューションが必要です。 我々は、AIシステムは、自動意思決定システムにおける公正性とバイアスの両方に対する概念的および方法論的ソリューションを作成するのに一意に適していると仮定する。 我々は,その社会的悪影響に対応可能な単純な知的システム商を提案し,これらのリスクに対して複雑性を増大させる解決策を生み出すための多層アーキテクチャを概説する。 我々はまた、大学が将来の技術センターの学際的な研究を行い、技術がもたらすリスクの全範囲を調査し、予測し、計算、技術的、概念的、倫理的分析を用いて、一般的な、AI固有のソリューションを探求することを提案する。

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