論文の概要: Measuring Ethics in AI with AI: A Methodology and Dataset Construction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11913v1
- Date: Mon, 26 Jul 2021 00:26:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-27 16:16:30.766404
- Title: Measuring Ethics in AI with AI: A Methodology and Dataset Construction
- Title(参考訳): AIによるAIの倫理測定 - 方法論とデータセットの構築
- Authors: Pedro H.C. Avelar and Rafael B. Audibert and Anderson R. Tavares and
Lu\'is C. Lamb
- Abstract要約: 我々は、AI技術のこのような新しい機能を使用して、AI測定能力を増強することを提案する。
我々は倫理的問題や関心事に関連する出版物を分類するモデルを訓練する。
私たちは、AIメトリクス、特に信頼できる公正なAIベースのツールや技術開発への彼らの貢献の意味を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6861004263551447
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recently, the use of sound measures and metrics in Artificial Intelligence
has become the subject of interest of academia, government, and industry.
Efforts towards measuring different phenomena have gained traction in the AI
community, as illustrated by the publication of several influential field
reports and policy documents. These metrics are designed to help decision
takers to inform themselves about the fast-moving and impacting influences of
key advances in Artificial Intelligence in general and Machine Learning in
particular. In this paper we propose to use such newfound capabilities of AI
technologies to augment our AI measuring capabilities. We do so by training a
model to classify publications related to ethical issues and concerns. In our
methodology we use an expert, manually curated dataset as the training set and
then evaluate a large set of research papers. Finally, we highlight the
implications of AI metrics, in particular their contribution towards developing
trustful and fair AI-based tools and technologies. Keywords: AI Ethics; AI
Fairness; AI Measurement. Ethics in Computer Science.
- Abstract(参考訳): 近年、人工知能における音響測定とメトリクスの使用は、学術、政府、産業の関心の対象となっている。
さまざまな現象を測定する取り組みは、いくつかの影響力のあるフィールドレポートと政策文書の公開によって示されるように、aiコミュニティで注目を集めている。
これらのメトリクスは、意思決定者に対して、人工知能の一般および機械学習における重要な進歩の影響の速さと影響について、自らを伝えるのに役立つように設計されている。
本稿では,AI技術の新たな機能を活用して,AI計測能力を向上することを提案する。
我々は倫理的問題や関心事に関連する出版物を分類するモデルを訓練する。
本手法では,手作業による学習データセットをトレーニングセットとして使用し,大量の研究論文を評価する。
最後に、AIメトリクス、特に信頼できる公正なAIベースのツールや技術開発への貢献の意味を強調します。
キーワード:AI倫理、AIフェアネス、AI測定。
コンピュータ科学における倫理。
関連論文リスト
- AI Toolkit: Libraries and Essays for Exploring the Technology and Ethics of AI [0.0]
AITKプロジェクトにはPythonライブラリと計算エッセイ(Jupyterノートブック)の両方が含まれている。
これらのノートブックは、責任あるAIのテーマを中心としたさまざまな人文科学コースの複数の機関で試験されている。
パイロットスタディとユーザビリティテストの結果から、AIの理解を深める上で、AITKはナビゲートが容易で効果的であることが分かる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-17T22:08:52Z) - Domain-Specific Evaluation Strategies for AI in Journalism [3.2566808526538873]
ドメイン固有の調整の恩恵を受けることができるAI評価のさまざまな側面について検討する。
そうすることで、ジャーナリズムにおけるAI評価をガイドする潜在的なフレームワークを構築できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:47:25Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-08T23:23:39Z) - On the Evolution of A.I. and Machine Learning: Towards a Meta-level
Measuring and Understanding Impact, Influence, and Leadership at Premier A.I.
Conferences [0.26999000177990923]
我々は、過去数十年間、AIと機械学習研究者の影響力、影響力、リーダーシップの分析を可能にする手段を提示する。
我々は,1969年に開催された第1回IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence)以降,AIと機械学習のフラッグシップカンファレンスで発表された論文について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-26T03:41:12Z) - Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。
AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。
我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T14:36:39Z) - Actionable Approaches to Promote Ethical AI in Libraries [7.1492901819376415]
多くの領域で人工知能(AI)が広く使われていることで、多くの倫理的問題が明らかになっている。
現在、意図された、あるいはデプロイされたAIの倫理を計画し、評価し、監査するライブラリのための実践的なガイダンスは存在しない。
我々は、他の文脈から適応可能な倫理的AIを促進するためのいくつかの有望なアプローチについて報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T16:38:49Z) - A Classification of Artificial Intelligence Systems for Mathematics
Education [3.718476964451589]
本章では,数学教育(ME)のデジタルツールとして使用されているAIシステムの概要を紹介する。
それはAIと機械学習(ML)の研究者を対象としており、教育アプリケーションで使われている特定の技術に光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T12:09:10Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
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。