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。
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