論文の概要: An Ecosystem Approach to Ethical AI and Data Use: Experimental
Reflections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02008v1
- Date: Sun, 27 Dec 2020 07:41:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 03:58:50.933744
- Title: An Ecosystem Approach to Ethical AI and Data Use: Experimental
Reflections
- Title（参考訳）: 倫理的AIとデータ利用への生態系アプローチ:実験的考察
- Authors: Mark Findlay and Josephine Seah
- Abstract要約: 本稿では、倫理的課題に直面し解決することに関して、AI実践者のニーズを特定する方法論を提供する。
ダイアログと相互責任に基づく運用倫理に対する草の根的アプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While we have witnessed a rapid growth of ethics documents meant to guide AI
development, the promotion of AI ethics has nonetheless proceeded with little
input from AI practitioners themselves. Given the proliferation of AI for
Social Good initiatives, this is an emerging gap that needs to be addressed in
order to develop more meaningful ethical approaches to AI use and development.
This paper offers a methodology, a shared fairness approach, aimed at
identifying the needs of AI practitioners when it comes to confronting and
resolving ethical challenges and to find a third space where their operational
language can be married with that of the more abstract principles that
presently remain at the periphery of their work experiences. We offer a
grassroots approach to operational ethics based on dialog and mutualised
responsibility. This methodology is centred around conversations intended to
elicit practitioners perceived ethical attribution and distribution over key
value laden operational decisions, to identify when these decisions arise and
what ethical challenges they confront, and to engage in a language of ethics
and responsibility which enables practitioners to internalise ethical
responsibility. The methodology bridges responsibility imbalances that rest in
structural decision making power and elite technical knowledge, by commencing
with personal, facilitated conversations, returning the ethical discourse to
those meant to give it meaning at the sharp end of the ecosystem. Our primary
contribution is to add to the recent literature seeking to bring AI
practitioners' experiences to the fore by offering a methodology for
understanding how ethics manifests as a relational and interdependent
sociotechnical practice in their work.
- Abstract（参考訳）: AI開発を導くための倫理文書が急速に成長しているのを私たちは見てきたが、それでもAI倫理の推進は、AI実践者自身からの入力はほとんど行われていない。
AI for Social Goodイニシアチブが急増していることを考えると、これはAIの使用と開発に対するより有意義な倫理的アプローチを開発するために対処する必要がある、新たなギャップである。
本稿では,倫理的課題に直面し解決する上で,ai実践者のニーズを識別し,作業経験の周縁に残る抽象的な原則と運用言語を融合できる第3の空間を見つけることを目的とした,共有公平性アプローチを提案する。
ダイアログと相互責任に基づく運用倫理に対する草の根的アプローチを提供する。
この方法論は、実践者が重要な価値を持つ運用上の決定に対して倫理的帰属と分配を認識させ、これらの決定がいつ発生し、どのような倫理的課題に直面するかを特定し、実践者が倫理的責任を内在化するための倫理的責任の言語に取り組むことを目的としている。
この方法論は、構造的な意思決定力とエリートな技術的知識におけるrestの責任の不均衡を橋渡しし、個人的な会話を促進させ、生態系の鋭い端でその意味を与えるために倫理的な談話を返す。
我々の主な貢献は、AI実践者の経験を前面に持ち込もうとする最近の文献に加え、倫理が彼らの仕事においてリレーショナルで相互依存の社会技術的実践としてどのように現れるかを理解するための方法論を提供することである。
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