論文の概要: Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable
Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00752v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 04:50:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-04 11:09:22.526035
- Title: Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable
Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 理由、価値、ステークホルダー:説明可能な人工知能のための哲学的枠組み
- Authors: Atoosa Kasirzadeh
- Abstract要約: 本稿では,この議論に概念的正確性をもたらす多面的フレームワークを提案する。
人工知能の予測に最も関係している説明の種類を特定します。
また、これらの説明の評価のための社会的および倫理的価値の関連性と重要性を認識しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The societal and ethical implications of the use of opaque artificial
intelligence systems for consequential decisions, such as welfare allocation
and criminal justice, have generated a lively debate among multiple stakeholder
groups, including computer scientists, ethicists, social scientists, policy
makers, and end users. However, the lack of a common language or a
multi-dimensional framework to appropriately bridge the technical, epistemic,
and normative aspects of this debate prevents the discussion from being as
productive as it could be. Drawing on the philosophical literature on the
nature and value of explanations, this paper offers a multi-faceted framework
that brings more conceptual precision to the present debate by (1) identifying
the types of explanations that are most pertinent to artificial intelligence
predictions, (2) recognizing the relevance and importance of social and ethical
values for the evaluation of these explanations, and (3) demonstrating the
importance of these explanations for incorporating a diversified approach to
improving the design of truthful algorithmic ecosystems. The proposed
philosophical framework thus lays the groundwork for establishing a pertinent
connection between the technical and ethical aspects of artificial intelligence
systems.
- Abstract（参考訳）: 福祉割り当てや刑事正義などの結果的な決定に不透明な人工知能システムを使用するという社会的および倫理的意味合いは、コンピュータ科学者、倫理学者、社会科学者、政策立案者、エンドユーザーを含む複数のステークホルダーグループの間で活発な議論を引き起こしました。
しかしながら、この議論の技術的、認識的、規範的な側面を適切に橋渡しするための共通言語や多次元フレームワークの欠如は、議論が可能な限り生産的であることを妨げている。
Drawing on the philosophical literature on the nature and value of explanations, this paper offers a multi-faceted framework that brings more conceptual precision to the present debate by (1) identifying the types of explanations that are most pertinent to artificial intelligence predictions, (2) recognizing the relevance and importance of social and ethical values for the evaluation of these explanations, and (3) demonstrating the importance of these explanations for incorporating a diversified approach to improving the design of truthful algorithmic ecosystems.
提案された哲学的枠組みは、人工知能システムの技術的側面と倫理的側面の関連性を確立するための基礎となる。
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