論文の概要: AI Development for the Public Interest: From Abstraction Traps to Sociotechnical Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04255v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 18:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 19:52:46.153065
• Title: AI Development for the Public Interest: From Abstraction Traps to Sociotechnical Risks
• Title（参考訳）: 公益のためのAI開発:抽象的トラップから社会技術的リスクへ
• Authors: McKane Andrus, Sarah Dean, Thomas Krendl Gilbert, Nathan Lambert, Tom Zick
• Abstract要約: AIの安全性、公正機械学習(Fair ML)、HIL(Human-in-the-Loop)オートノミー(Human-in-the-Loop)の3つの分野における社会技術調査の出現を追跡調査する。 各サブフィールドにおいて、PIT(Public Interest Technology)の認識は、規範的社会秩序の中での技術的システムの過去の統合によって直面する特定の危険に起因していることを示す。 本稿では,AIにおける社会工学系大学院教育への統一的アプローチのロードマップを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.765897573789737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite interest in communicating ethical problems and social contexts within the undergraduate curriculum to advance Public Interest Technology (PIT) goals, interventions at the graduate level remain largely unexplored. This may be due to the conflicting ways through which distinct Artificial Intelligence (AI) research tracks conceive of their interface with social contexts. In this paper we track the historical emergence of sociotechnical inquiry in three distinct subfields of AI research: AI Safety, Fair Machine Learning (Fair ML) and Human-in-the-Loop (HIL) Autonomy. We show that for each subfield, perceptions of PIT stem from the particular dangers faced by past integration of technical systems within a normative social order. We further interrogate how these histories dictate the response of each subfield to conceptual traps, as defined in the Science and Technology Studies literature. Finally, through a comparative analysis of these currently siloed fields, we present a roadmap for a unified approach to sociotechnical graduate pedagogy in AI.
• Abstract（参考訳）: 公益技術(Public Interest Technology, PIT)の目標を達成するために、学部のカリキュラム内で倫理的問題や社会的文脈を伝えることに関心があるにもかかわらず、大学院レベルの介入はほとんど未調査のままである。 これは、異なる人工知能(AI)研究が社会的文脈とのインターフェースを意図的に追跡する相反する方法による可能性があります。 本稿では,AI研究の3つの分野,AI Safety,Fair Machine Learning (Fair ML),Human-in-the-Loop (HIL) Autonomyにおける社会技術探究の歴史的出現を追究する。 各サブフィールドにおいて、PITの認識は、規範的社会秩序における技術的システムの統合が直面する特定の危険に起因していることを示す。 さらに、これらの歴史は、科学技術研究文献で定義されている概念的なトラップに対する各サブフィールドの応答を指示する方法を解釈します。 最後に、現在サイロ化されている分野の比較分析を通じて、AIにおける社会技術大学院教育への統一的アプローチのロードマップを提示する。

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