論文の概要: Ethics as a service: a pragmatic operationalisation of AI Ethics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09364v1
- Date: Thu, 11 Feb 2021 21:29:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 11:53:15.108925
- Title: Ethics as a service: a pragmatic operationalisation of AI Ethics
- Title（参考訳）: サービスとしての倫理:AI倫理の実践的運用
- Authors: Jessica Morley, Anat Elhalal, Francesca Garcia, Libby Kinsey, Jakob
Mokander, Luciano Floridi
- Abstract要約: ギャップは、AI倫理原則の理論と、AIシステムの実践的設計の間に存在している。
これは、原則と技術的な翻訳ツールが、たとえ制限されているとしても、なぜまだ必要であるのかを探求することによって、ここで解決しようとしている問題です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1083289076967895
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the range of potential uses for Artificial Intelligence (AI), in
particular machine learning (ML), has increased, so has awareness of the
associated ethical issues. This increased awareness has led to the realisation
that existing legislation and regulation provides insufficient protection to
individuals, groups, society, and the environment from AI harms. In response to
this realisation, there has been a proliferation of principle-based ethics
codes, guidelines and frameworks. However, it has become increasingly clear
that a significant gap exists between the theory of AI ethics principles and
the practical design of AI systems. In previous work, we analysed whether it is
possible to close this gap between the what and the how of AI ethics through
the use of tools and methods designed to help AI developers, engineers, and
designers translate principles into practice. We concluded that this method of
closure is currently ineffective as almost all existing translational tools and
methods are either too flexible (and thus vulnerable to ethics washing) or too
strict (unresponsive to context). This raised the question: if, even with
technical guidance, AI ethics is challenging to embed in the process of
algorithmic design, is the entire pro-ethical design endeavour rendered futile?
And, if no, then how can AI ethics be made useful for AI practitioners? This is
the question we seek to address here by exploring why principles and technical
translational tools are still needed even if they are limited, and how these
limitations can be potentially overcome by providing theoretical grounding of a
concept that has been termed Ethics as a Service.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の潜在的な使用範囲が増加するにつれて、特に機械学習(ML)が増加し、関連する倫理的問題が認識されるようになった。
この認識の高まりは、既存の法律や規制が個人、グループ、社会、およびaiの有害な環境に対して不十分な保護を提供するという認識につながった。
この実現に対応して、原則に基づく倫理規定、ガイドライン、およびフレームワークが急増した。
しかし、AI倫理原則の理論とAIシステムの実践的設計との間には、大きなギャップがあることがますます明らかになっている。
これまでの研究で、AI開発者、エンジニア、デザイナが原則を実践に翻訳するのを助けるために設計されたツールとメソッドを使用することによって、AI倫理の何とどのようにしてこのギャップを埋めることができるのかを分析しました。
既存の翻訳ツールや手法のほとんどすべてが柔軟すぎる(従って倫理的な洗浄に弱い)か、厳格すぎる(文脈に反応しない)ため、この方法は現在効果がないと結論づけた。
技術的ガイダンスがあっても、AI倫理がアルゴリズム設計のプロセスに組み込むのが難しいとしたら、倫理的デザインの取り組み全体が無駄になるのだろうか?
そうでなければ、AI実践者にとってどのようにAI倫理が役立つのか?
これは我々がここで取り組もうとしている問題であり、原則や技術翻訳ツールが制限されたとしてもまだ必要である理由、そしてこれらの制限が、サービスとしての倫理と呼ばれる概念の理論的根拠を提供することによってどのように克服できるのかを探求することで解決しようとしている。
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