論文の概要: Beyond Fairness Metrics: Roadblocks and Challenges for Ethical AI in Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06217v1
• Date: Wed, 11 Aug 2021 18:33:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 13:11:03.240160
• Title: Beyond Fairness Metrics: Roadblocks and Challenges for Ethical AI in Practice
• Title（参考訳）: 公正なメトリクスを越えて - 実践における倫理的AIの障害と課題
• Authors: Jiahao Chen and Victor Storchan and Eren Kurshan
• Abstract要約: 我々は,現代産業・社会利用の規模で倫理的AIを構築し,展開する上での実践的課題を概観する。 我々は、倫理的AIを実際に構築するには、AIシステムの開発と展開における倫理の全体的考慮が必要であると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1485350418225244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We review practical challenges in building and deploying ethical AI at the scale of contemporary industrial and societal uses. Apart from the purely technical concerns that are the usual focus of academic research, the operational challenges of inconsistent regulatory pressures, conflicting business goals, data quality issues, development processes, systems integration practices, and the scale of deployment all conspire to create new ethical risks. Such ethical concerns arising from these practical considerations are not adequately addressed by existing research results. We argue that a holistic consideration of ethics in the development and deployment of AI systems is necessary for building ethical AI in practice, and exhort researchers to consider the full operational contexts of AI systems when assessing ethical risks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,現代産業・社会利用の規模で倫理的AIを構築し,展開する上での実践的課題を概観する。 学術研究の通常の焦点である純粋に技術的な懸念は別として、一貫性のない規制圧力、矛盾するビジネス目標、データ品質の問題、開発プロセス、システム統合プラクティス、デプロイメントの規模といった運用上の課題は、すべて新しい倫理的リスクを生み出すためのものです。 これらの実践的考察から生じる倫理的懸念は、既存の研究結果によって適切に対処されていない。 我々は、AIシステムの開発と展開における倫理に関する総合的な考察が、実践的な倫理的AIの構築に必要であり、倫理的リスクを評価する際に、AIシステムの完全な運用状況を考えることを研究者に奨励する。

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