論文の概要: Conceptualising Contestability: Perspectives on Contesting Algorithmic Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01774v1
• Date: Tue, 23 Feb 2021 05:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 03:07:09.817290
• Title: Conceptualising Contestability: Perspectives on Contesting Algorithmic Decisions
• Title（参考訳）: 検証可能性の概念:アルゴリズム決定の検証
• Authors: Henrietta Lyons, Eduardo Velloso and Tim Miller
• Abstract要約: オーストラリアが提案するAI倫理枠組みに反応して提出を行った人々や組織の視点を記述し分析する。」 以上の結果から, 競争性の性質は議論されているものの, 個人を保護する方法と見なされ, 人間の意思決定と競合性に類似していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.155121103400333
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the use of algorithmic systems in high-stakes decision-making increases, the ability to contest algorithmic decisions is being recognised as an important safeguard for individuals. Yet, there is little guidance on what `contestability'--the ability to contest decisions--in relation to algorithmic decision-making requires. Recent research presents different conceptualisations of contestability in algorithmic decision-making. We contribute to this growing body of work by describing and analysing the perspectives of people and organisations who made submissions in response to Australia's proposed `AI Ethics Framework', the first framework of its kind to include `contestability' as a core ethical principle. Our findings reveal that while the nature of contestability is disputed, it is seen as a way to protect individuals, and it resembles contestability in relation to human decision-making. We reflect on and discuss the implications of these findings.
• Abstract（参考訳）: 高度な意思決定におけるアルゴリズムシステムの利用が増加するにつれ、アルゴリズム決定に異議を唱える能力は個人にとって重要な保護対象と認識されている。 しかし,「テスト可能性」とは何か,すなわち,アルゴリズム的意思決定に関連する決定を競う能力についてはほとんど指導されていない。 近年,アルゴリズム的意思決定における競争可能性の異なる概念化が研究されている。 我々は、オーストラリアが提唱した「AI倫理フレームワーク」に反応して提出した人々や組織の視点を記述し分析することで、この成長する仕事の組織に貢献する。 以上の結果から, 競争性の性質は議論されているものの, 個人を保護する方法と見なされ, 人間の意思決定に類似していることが判明した。 我々はこれらの発見の意義を考察し議論する。

関連論文リスト

• A Decision Theoretic Framework for Measuring AI Reliance [23.353778024330165]
  人間はしばしば人工知能(AI)システムの助けを借りて意思決定をする。 研究者は、補完的なパフォーマンスを達成する上で重要な要素として、人間がAIに適切に依存していることを確認する。 本稿では, 統計的決定理論に基づく信頼の形式的定義を提案し, 意思決定者がAIの推奨に従う確率として信頼の概念を分離する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-27T09:13:09Z)
• Explaining by Imitating: Understanding Decisions by Interpretable Policy Learning [72.80902932543474]
  観察されたデータから人間の行動を理解することは、意思決定における透明性と説明責任にとって重要である。 意思決定者の方針をモデル化することが困難である医療などの現実的な設定を考えてみましょう。 本稿では, 設計による透明性の向上, 部分観測可能性の確保, 完全にオフラインで動作可能なデータ駆動型意思決定行動の表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T13:06:14Z)
• Online Decision Mediation [72.80902932543474]
  意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。 臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:59:43Z)
• On the Complexity of Adversarial Decision Making [101.14158787665252]
  決定推定係数は, 相手の意思決定に対する後悔度を低く抑えるのに必要であり, 十分であることを示す。 我々は、決定推定係数を他のよく知られた複雑性尺度の変種に結びつける新しい構造結果を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-27T06:20:37Z)
• A Justice-Based Framework for the Analysis of Algorithmic Fairness-Utility Trade-Offs [0.0]
  予測に基づく意思決定システムでは、異なる視点が異なってくる可能性がある。 意思決定者の短期的なビジネス目標はしばしば、意思決定対象が公平に扱われたいという願望と矛盾している。 本稿では,これらの価値を優先した選択を明確化するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T20:31:55Z)
• The Statistical Complexity of Interactive Decision Making [126.04974881555094]
  複雑度尺度であるDecision-Estimation Coefficientは,サンプル効率のインタラクティブ学習に必要かつ十分であることが証明された。 統合アルゴリズム設計原則であるE2Dは、教師付き推定のための任意のアルゴリズムを、意思決定のためのオンラインアルゴリズムに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T02:53:44Z)
• Legal perspective on possible fairness measures - A legal discussion using the example of hiring decisions (preprint) [0.0]
  雇用決定の特定の適用に適用可能な、さまざまな公正の概念を説明します。 本研究は,それぞれの公正解釈について,その長所と短所を分析し,法的観点から評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T06:41:39Z)
• "A cold, technical decision-maker": Can AI provide explainability, negotiability, and humanity? [47.36687555570123]
  参加者60名からなる5つのワークショップからなるアルゴリズム決定の質的研究の結果を報告する。 意思決定における参加者の人間性に関する考察を議論し,「交渉可能性」という概念を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T22:36:54Z)
• Inverse Active Sensing: Modeling and Understanding Timely Decision-Making [111.07204912245841]
  我々は,内因性,文脈依存型時間圧下でのエビデンスに基づく意思決定の一般的な設定のための枠組みを開発する。 意思決定戦略において、サプライズ、サスペンス、最適性の直感的な概念をモデル化する方法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-25T02:30:45Z)
• Contestable Black Boxes [10.552465253379134]
  本稿では,アルゴリズムブラックボックスが関与する際の競合プロセスに必要な保証の種類について検討する。 本論では, 自動意思決定を評価するための補完的手法を考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T09:09:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。